Academic Journal
Technologies for Pattern Recognition of Late Potentials atria: classification approaches
| Τίτλος: | Technologies for Pattern Recognition of Late Potentials atria: classification approaches |
|---|---|
| Πηγή: | Electronics and Communications; Vol. 16 No. 2 (2011); 130-134 Электроника и Связь; Том 16 № 2 (2011); 130-134 Електроніка та Зв'язок; Том 16 № 2 (2011); 130-134 |
| Στοιχεία εκδότη: | National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", 2011. |
| Έτος έκδοσης: | 2011 |
| Θεματικοί όροι: | электрокардиосигнал, електрокардіосигнал, кластерный анализ, классификация, pattern recognition, eigenvalues and vectors, распознавание образов, atrial late potentials, собственные числа и вектора, wavelet decomposition, вейвлет-разложение, вейвлет-розкладання, кластерний аналіз, поздние потенциалы предсердий, власні числа та вектори, classification, пізні потенціали передсердь, розпізнавання образів, класифікація, electrocardiosignal, cluster analysis |
| Περιγραφή: | В данной статье задача распознавания образов поздних потенциалов предсердий (ППП) решается путем формирования признаков в базисе собственных екторов. Матрица ковариаций формируется для ансамбля вейвлет-коэффициентов детализации, полученных при многоуровневом вейвлетразложении электрокардиосигналов (ЭКС). Приводятся результаты кластерного анализа при модельном эксперименте по классификации кардиоциклов различных пациентов с наличием и отсутствием ППП на фоне шума. У цій статті завдання розпізнавання образів пізніх потенціалів передсердь (ППП) вирішується шляхом формування ознак у базисі власних екторів. Матриця підступів формується для ансамблю вейвлет-коефіцієнтів деталізації, отриманих при багаторівневому вейвлетрозкладанні електрокардіосигналів (ЕКС). Наводяться результати кластерного аналізу при модельному експерименті класифікації кардіоциклів різних пацієнтів з наявністю і відсутністю ППП на тлі шуму. In this paper the problem of atrial late potentials (ALP) recognition is solved by the formation of their signs in the basis of eigenvectors. Covariance matrix is formed for an ensemble of wavelet detail coefficients obtained by multi-level wavelet decomposition of electrocardiosignals (ECS). The results of cluster analysis in a model experiment on the classification of ECS with and without ALP on the background noise are presented. |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Περιγραφή αρχείου: | application/pdf |
| Γλώσσα: | Russian |
| ISSN: | 1811-4512 2312-1807 |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | http://elc.kpi.ua/old/article/view/268329 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.scientific.p..e8a97a5a2b9fcaf4a46a7ad7bbb2364c |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| ISSN: | 18114512 23121807 |
|---|