مقاله پیش بینی شروع حملات فیبریلاسیون دهلیزی با استفاده از ویژگیهای نمودار بازگشتی سیگنال تغییرات نرخ ضربان قلب

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

  مقاله پیش بینی شروع حملات فیبریلاسیون دهلیزی با استفاده از ویژگیهای نمودار بازگشتی سیگنال تغییرات نرخ ضربان قلب دارای ۷ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله پیش بینی شروع حملات فیبریلاسیون دهلیزی با استفاده از ویژگیهای نمودار بازگشتی سیگنال تغییرات نرخ ضربان قلب  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 پیش بینی شروع حملات فیبریلاسیون دهلیزی با استفاده از ویژگیهای نمودار بازگشتی سیگنال تغییرات نرخ ضربان قلب،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله پیش بینی شروع حملات فیبریلاسیون دهلیزی با استفاده از ویژگیهای نمودار بازگشتی سیگنال تغییرات نرخ ضربان قلب :

تعداد صفحات:۷

چکیده:

در این مقاله، الگوریتمی به منظور پیش بینی شروع حملات فیبریلاسیون دهلیزی با استفاده از سیگنال تغییرات نرخ ضربان قلب (HRV) ارائه 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 هر اپیزد ۳۰ دقیقه ای سیگنال HRV را به ۶ قسمت ۵ دقیقه ای تقسیم کرده و نمودار بازگشتی هر بخش را رسم می کنیم. سپس ۵ ویژگی از این نمودار را که در اپیزودهای قبل از حمله و دور از حمله با یکدیگر متفاوتند، از هر قسمت استخراج می کنیم. این ویژگیها عبارتند از نرخ بازگشتی، ماکزیمم طول خطوط قطری، متوسط طول خ طوط قطری، آنتروبی و Trapping time. سپس میانگین ویژگیهای استخراج شده از ۱۵ دقیقه انتهایی هر ثبت رابه عنوان بردار ویژگی به طبقه بندی کننده اعمال می کنیم. ۳) دسته بندی کننده ماشین بردار پشتیبان، روش ارائه شده با استفاده از داده های موجود در پایگاه داده AFPDB مورد ارزیابی قرار گرفته و نتایج بدست آمده برای سه معیار Specificity, Sensitivity وPasitive Predictivity به ترتیب برابر ۹۶/۵۵%، ۱۰۰% و ۱۰۰% است که در مقایسه با سایر روشهای موجود نتایج بهتری به دست آمده است.