Heart Bio-mechanical Function Monitoring via Analysis of Higher Order Statistical Moments of Electrocardiogram and Blood Pressure Signals
محل انتشار: هجدهمین کنفرانس سالانه مهندسی مکانیک
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,086
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISME18_335
تاریخ نمایه سازی: 1 تیر 1389
چکیده مقاله:
In this study, a new heart electro-mechanical monitoring method based on the analysis of higher order moment features extracted from Discrete Wavelet Transform (DWT) of electrocardiogram (ECG) and arterial blood pressure (ABP) signals is described. In summary, appropriate digital pre-processing to remove noise and motion artifacts, application of a trous DWT to signals, extraction of first order (mean), second order (variance), third (skewness), forth (kurtosis) moments from suitable DWT scales and finally post-processing of the resulted decision statistic to determine edges and occurrence locations of each ECG and ABP events, can be stated as steps of the presented study. The presented algorithm was applied to all records of MIT-BIH Arrhythmia and MIT-BIH Polysomnographic databases and also to DAY hospital high-resolution holter database (totally more than 1,500,000 beats) and the average values of Se=99.97%, P+=99.95%, LE = 13.4 msec, CPS = 150,000 samples/sec were obtained for sensitivity, positive predictivity, maximum delineation error and computational processing speed respectively, showing marginal improvement of ECG and ABP waveforms parallel detection-delineation performance and accuracy.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad R. Homaeinezhad
Cardiovascular Research Group (CVRG), Department of Mechanical Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
Ali Ghaffari
Cardiovascular Research Group (CVRG), Department of Mechanical Engineering
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :