350 руб
Журнал «Электромагнитные волны и электронные системы» №10 за 2012 г.
Статья в номере:
Система анализа и классификации электрокардиограмм на основе вейвлетов и нейронной сети
Авторы:
Д.С. Григорьев - студент, Томский политехнический университет. E-mail: _tryGX@sibmail.com В.Г. Спицын - д.т.н., профессор, Томский политехнический университет. E-mail: spvg@tpu.ru
Аннотация:
Представлена система для анализа и классификации сигналов электрокардиограмм (ЭКГ) на основе применения вейвлет-преобразования и искусственной нейронной сети; проведено описание выбора оптимальной конфигурации элементов системы; проанализированы результаты численных экспериментов по распознаванию ЭКГ с аритмией и нормальным синусоидальным ритмом.
Страницы: 33-38
Список источников
  1. Бойцов С. А., Гришаев С. Л., Солнцев В. Н., Кудрявцев Ю. С. Анализ сигнал-усредненной ЭКГ (по данным вейвлет-преобразования) у здоровых и больных ИБС // Вестник аритмологии. 2001. № 23. С. 32-34.
  2. Misiti, M., Misiti, Y., Oppenheim, G., Poggi, J., Wavelets and their applications. London.: ISTE. 2007.
  3. Блаттер К.Вейвлет-анализ. Основы теории. М.: Техносфера. 2004.
  4. Открытая база данных ЭКГ MIT. URL: http://www.physionet.org/cgi-bin/atm/ATM (дата обращения 30.01.2012).
  5. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика. 2001.
  6. Kilic, N., Gorgel, P., Ucan, O. N., Sertbas, A., Mammographic Mass Detection using Wavelets as Input to Neural Networks // Journal of Medical Systems. 2009.
  7. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2006.
  8. Основы клинической эпидемиологии и доказательной медицины. URL: http://ebm.org.ua/clinical-epidemiology/testing/ (дата обращения 15.04.2012).
  9. Осовский С.Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика. 2002.
  10. Хайкин С. Нейронные сети: Полный курс Изд. 2-е. М.: Издательскийдом «Вильямс». 2006.