مقاله معرفی نمایه جدید به منظور تشخیص خودکار شدت پیشرفت بیماری آصم با استفاده از سیگنالهای کپنوگرام

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 مقاله معرفی نمایه جدید به منظور تشخیص خودکار شدت پیشرفت بیماری آصم با استفاده از سیگنالهای کپنوگرام دارای ۱۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله معرفی نمایه جدید به منظور تشخیص خودکار شدت پیشرفت بیماری آصم با استفاده از سیگنالهای کپنوگرام  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله معرفی نمایه جدید به منظور تشخیص خودکار شدت پیشرفت بیماری آصم با استفاده از سیگنالهای کپنوگرام،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله معرفی نمایه جدید به منظور تشخیص خودکار شدت پیشرفت بیماری آصم با استفاده از سیگنالهای کپنوگرام :

تعداد صفحات :۱۸

در این مقاله یک نمایه جدید به منظور تشخیص خودکار شدت بیماری آصم با استفاده از پردازش سیگنالهای کپنوگرام ارائه شده است. تحقیقات انجام گرفته در گذشته نشان دهنده ارتباط مهمی بین کپنوگرام و بیماری آصم بوده است .هرچند، اغلب آن تحقیقات از روشهای پردازشی حوزه زمان اسفاده کرده بوده و بر این فرضیه استوار بودند که کپنوگرام یک سیگنال ایستان است. در این تحقیق با استفاده از ضرائب پیش بینی خطی (LPC) و روش مدلینگ اتورگرسیو (AR Modelling-Burg Method) سیگنالهای کپنوگرام مورد پردازش قرار گرفته‌اند. با استفاده از نتایج حاصل از این پردازش، تعداد شش ویژگی استخراج شده اند که با استفاده از روشهای آماری مانند ROC, توانایی‌های آنها برای تمایز بیماران آصمی از افراد سالم و همینطور قابلیت آنها برای تشخیص شدت بیماری آصم اثبات شده است. در ادامه با استفاده از به کار بردن این بردار ویژگی در یک شبکه عصبی GRBF, نمایه اشاره شده که همان خروچی این شبکه است، استخراج شده است. این نمایه یک عدد طبیعی بین ۱ تا ۱۰ می‌باشد (۱ برای افراد سالم و۱۰ نشان دهنده بیمار با شدت آصم ببسیار بالا) که متوسط تشخیص صحیح ۹۰/۱۵ % و خطای ۹/۸۵% را داراست. الگوریتم ارائه شده در این پژوهش بر آن دارد که روشی سریع و مقرون به صرفه برای کمک به متخصصان ارائه دهد، چراکه قادر است شدت بیماری آصم را به صورت سریع و خودکار رصد کند.