Название статьи или книги, фамилия автора, DOI

Результаты исследования нейронных сетей в задачах распознавания патологических изменений электрической активности сердца

Р.В. Исаков1, Ю.А. Лукьянова2, Л.Т. Сушкова3

научная статья Страницы: 9-13

  1. 1 к.т.н., доцент кафедры биомедицинской инженерии, ВлГУ. Мухаммад Аль-Мабрук - аспирант, кафедра биомедицинской инженерии, ВлГУ
  2. 2 студентка, кафедра биомедицинской инженерии, ВлГУ
  3. 3 д.т.н., проф., зав. кафедрой биомедицинской инженерии, ВлГУ

Аннотация

Рассмотрены вопросы целесообразности и особенностей применения нейронных сетей в автоматизированном определении патологических изменений электрической активности сердца. Проведено сравнение многослойного персептрона и модульной структуры организации нейронной сети, как вариантов построения системы автоматизированного анализа электрокардиосигнала. Показано, что повышенная чувствительность к патологиям, низкая погрешность и возможность неограниченного расширения числа анализируемых патологий делают модульную структуру, вероятно, оптимальным выбором для решения задачи анализа электрокардиосигнала.



Для цитирования

Исаков Р.В., Лукьянова Ю.А., Сушкова Л.Т. Результаты исследования нейронных сетей в задачах распознавания патологических изменений электрической активности сердца // Биомедицинская радиоэлектроника. 2010. № 7. С. 9–13.

Список источников
  1. Хайкин С.Нейронные сети: полный курс / пер. с анrл. М.: Изд. дом «Вильямс». 2006. 1104 с.
  2. Нейронныесети. Statistica Neural Networks. М. 2000. 182 с.
  3. Дехтярь Г.Я. Электрокардиографическая диагностика. М.: Медицина. 1972. 402 с.
  4. Масалович А.И.От нейрона к нейрокомпьютеру // Журнал доктора Добба. 1992. № 1. С. 20 - 24.
  5. Люгер Д.Искусственный интеллект. М.: Мир. 2003. 690 с.
  6. Теория нейронных сетей / под ред. А.И. Галушкина.М.: ИПРЖР. 2000.
  7. Пат. № 2006115706 (РФ). Модель нейронной сети / К.Н. Шевченко, Б.В. Шульгин.
  8. Goldberger A.L., Amaral L.A.N., Glass L., Hausdorff J.M., Ivanov P.Ch., Mark R.G., Mietus J.E., Moody G.B., Peng C.K., Stanley H.E. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals // Circulation. 2000. V. 101(23). P. e215 - e220 [Circulation Electronic Pages: http://circ.ahajournals.org/cgi/content/full/101/23/e215].