Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim
Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim
TÓM TẮTTrong các nghiên cứu trước về phân loại tin hiệu ECG hầu hết các phương pháp sứ dụng bộ dử liệu MIT-BIH để đánh giá kết quả dự đoán và đem lại Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim độ chinh xác rất cao. Tuy nhiên trong tập dừ liệu có chứa lất nhiều nhịp tim binh thường chiếm khoáng 83.6% trong tông số nhịp tim cùa tập dừ liệu. Do đó đề tài này thiết kế bộ phân loại tín hiệu điện tim dùng phương pháp Neural Network sau đó đánh giá ảnh hưởng của phân cực dử liệu đen bộ phàn loạ Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim i tín hiệu điện tim sau khi loại bỏ những nhịp tim binh thường dùng phương pháp ma trận nhâm lẫn (confusion matrix) và dường cong ROC. Nghiên cứu nàyKhảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim
đưa ra hai thi nghiêm đê đánh giá hiệu năng cua bộ phân loại tín hiệu điện tim ECG . Thí nghiệm thử nhất chúng tôi sứ dung tập dừ liệu có chửa các nhịTÓM TẮTTrong các nghiên cứu trước về phân loại tin hiệu ECG hầu hết các phương pháp sứ dụng bộ dử liệu MIT-BIH để đánh giá kết quả dự đoán và đem lại Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim c giã loại bó những nhịp tim binh thường trong tập dử liệu vã kết qua ghi lại sự ảnh hưởng của các nhịp tim binh thường đến bộ phàn loại. Đe tài chứng minh kết qua cuối cùng chi ra rang dừ liệu hiên có của tập dừ liệu đà được công bố trên MIT-MIH ARHYTHMIA DATABASE chưa thật sự đầy đu để đưa ra kết Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim quá phân loại bệnh tim vã ânh hướng cua tập dừ liệu chứa nhiều nhịp tim bình thường đen độ chinh xác cua bộ phân loại [1].xiABSTRACTIn previous studieKhảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim
s on ECG signal classification, most methods used the MIT-BIH databases to evaluate predictions and provide very high accuracy. However, in the databaTÓM TẮTTrong các nghiên cứu trước về phân loại tin hiệu ECG hầu hết các phương pháp sứ dụng bộ dử liệu MIT-BIH để đánh giá kết quả dự đoán và đem lại Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim ECG signal classification system using Neuron Network method and then evaluates the effect of data polarization on the ECG after removing the normal heart rate using the method, confusion matrix and ROC curve. This study offers two experiments to assess the performance of ECG signal classification s Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim ystem. In the first experiment, we used databases that contained normal heartbeats and therefore had data classification polarization in this case thaKhảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim
t occurred in the predicted outcome. The second experiment we removed the normal heartbeat in the databases and recorded the effects of normal heartbeTÓM TẮTTrong các nghiên cứu trước về phân loại tin hiệu ECG hầu hết các phương pháp sứ dụng bộ dử liệu MIT-BIH để đánh giá kết quả dự đoán và đem lại Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim iently accurate to show the results of the classification of heart disease and the effect of the database contains many normal heartbeats to the accuracy of the classifier. [ 1]xiiMỤC LỤCQUYÊÌ DỊNH GIAO DÊ TÀI .......................................iBIÊN BÁN HỘI DÓNG CHÂM LUẬN VĂN TÓT NGHIỆP THẠC sì Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim ..........iiNHẠN XÉT PHÀN BIẸN 1..........................................iiiNHẠN XÉ ì PHÁN BIỆN 2.........................................VLÝ I.ỊCHKhảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim
KHOA HỌC ..........................................viiLỜI CAM ĐOAN.................................................ixLÒI CÁM TẠ.......................TÓM TẮTTrong các nghiên cứu trước về phân loại tin hiệu ECG hầu hết các phương pháp sứ dụng bộ dử liệu MIT-BIH để đánh giá kết quả dự đoán và đem lại Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim ...xiiDANH SÁCH CÁC TỪ VIÉT TÁT....................................XVDANH SÁCH CÁC HÌNH..........................................xviDANH SÁCH CÁC BÁNG.........................................xviiChương I: TÒNG QUAN...........................................11.1Tông quan vé lĩnh vực nghiên cứu....... Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim .................I1.2Các kềt quá nghiên cứu trong và ngoài nước đà công bô...213 Mục tiêu cùa đề tài......................................31.4Nhiộm vụKhảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim
và giới hạn cùa đê lài.........................41.4.1Nhiệm vụ cúa đê lài..................................41.4.2Giới hạn cua dể tài..................TÓM TẮTTrong các nghiên cứu trước về phân loại tin hiệu ECG hầu hết các phương pháp sứ dụng bộ dử liệu MIT-BIH để đánh giá kết quả dự đoán và đem lại Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim i niệm về tín hiệu điện (im ECG..............................62.2Ý nghĩa các thành phần trên điện tâm đồ.........................72.3Thu thập dừ liệu................................................92.4Thuật toán biến đồi Wavelet....................................122.5Thuật toán PC A................ Khảo sát hiện tượng phân cực dữ liệu trong phân loại tín hiệu điện tim ................................162.6Mạng neural network...........................................18TÓM TẮTTrong các nghiên cứu trước về phân loại tin hiệu ECG hầu hết các phương pháp sứ dụng bộ dử liệu MIT-BIH để đánh giá kết quả dự đoán và đem lại TÓM TẮTTrong các nghiên cứu trước về phân loại tin hiệu ECG hầu hết các phương pháp sứ dụng bộ dử liệu MIT-BIH để đánh giá kết quả dự đoán và đem lạiGọi ngay
Chat zalo
Facebook