مقاله استخراج ویژگیهای طیفی مراتب بالاتر سیگنال HRV به منظور پیش بینی شروع حملات فیبریلاسیون دهلیزی

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

  مقاله استخراج ویژگیهای طیفی مراتب بالاتر سیگنال HRV به منظور پیش بینی شروع حملات فیبریلاسیون دهلیزی دارای ۷ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله استخراج ویژگیهای طیفی مراتب بالاتر سیگنال HRV به منظور پیش بینی شروع حملات فیبریلاسیون دهلیزی  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 استخراج ویژگیهای طیفی مراتب بالاتر سیگنال HRV به منظور پیش بینی شروع حملات فیبریلاسیون دهلیزی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله استخراج ویژگیهای طیفی مراتب بالاتر سیگنال HRV به منظور پیش بینی شروع حملات فیبریلاسیون دهلیزی :

تعداد صفحات:۷

چکیده:

در این مقاله الگوریتمی به منظور پیش بینی شروع حملات فیبریلاسیون دهلیزی با استفاده از سیگنال ECGارائه شده است. این الگوریتم شامل ۳ مرحله می باشد: ۱ پیش پردازش سیگنال ECG که شامل حذف نویز و آشکار سازی موج R و استخراج سیگنال HRV می باشد. ۲ استخراج ویژگیهای مناسبی که قادر باشند رفتار سیگنال HRV را قبل از وقوع حمله مدل کنند. در این بخش از هر اپیزود سیگنال HRV دو ویژگی فرکانسی و شش ویژگی طیفی مراتب بالاتر استخراج می شود. ویژگی های فرکانسی (شامل توان سیگنال در باند LF و HF) می توانند فعالیت بخش سمپاتیک و پاراسمپاتیک سیستم عصبی خودکار کنتر کننده نرخ ضربان قلب را نشان دهند. همچنین با توجه به ماهیت غیرخطی و غیرگوسی سیگنال HRV، استخراج ویژگیهایی از bispectrum سیگنال اطلاعاتی را راجع به فاز بین مولفه های مختلف فرکانسی سیگنال HRV ا رائه می کند ۳ دسته بندی کننده ماشین بردار پشتیبان (SVM). روش ارائه شده با استفاده از داده های موجود در پایگاه داده AFPDB مورد ارزیابی قرار گرفته و نتایج بدست آمده برای سه معیار Positive Predictivity , Specificity , Sensitivity به ترتیب برابر ۱۹/۸۵% و ۷۶/۸۲% و ۱۴/۸۲% است که در مقایسه با سایر روشهای موجود نتایج بهتری به دست آمده است.