HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تصنيف نبضات القلب في مرضى متعددين باستخدام تخطيط كهرباء القلب (ECG) مع تحسين الـ VCG الزمني بواسطة خوارزمية PSO

Gladston Moreira Eduardo Luz David Menotti Gabriel Garcia

الملخص

تصنيف اضطرابات النظم القلبيّة يُعدّ مهمة صعبة بالنسبة للإنسان، وAutomation هذه المهمة أمر مرغوب بشدة. ومع ذلك، فإن التصنيف التلقائي الكامل لاضطرابات النظم القلبيّة من خلال إشارات كهرباء القلب (ECG) يُعدّ تحديًا كبيرًا عند النظر في نموذج التقييم بين المرضى (inter-patient paradigm). في هذا النموذج، يتم تقييم الفئّات على إشارات من أشخاص غير معروفين، مما يعكس الوضع الفعلي في العالم الحقيقي. في هذا العمل، نستكشف تمثيلًا جديدًا لمحور كهرباء القلب (ECG) يُعتمد على مخطط المتجه القلبي (VCG)، يُسمّى "المخطط المتجهي الزمني" (TVCG)، جنبًا إلى جنب مع شبكة معقدة لاستخراج الميزات. كما نقوم بضبط دقة فئة التصنيف الداعمة (SVM) ونُنفّذ اختيار الميزات باستخدام خوارزمية تحسين القطيع الجسيمي (PSO). أظهرت النتائج في سياق نموذج التقييم بين المرضى أن الطريقة المقترحة تحقق أداءً مُComparable مع أفضل النماذج الحالية في قاعدة بيانات MIT-BIH (نسبة توقع إيجابي (+P) تبلغ 53% لفئة النبضات الخارجة من البطين العلوي (S)، وحساسية (Se) تبلغ 87.3% لفئة النبضات الخارجة من البطين (V))، ما يدل على أن TVCG يُعد تمثيلًا أكثر غنىً للنبضة القلبية، ويمكن أن يكون مفيدًا في المشكلات المتعلقة بإشارات القلب وتمييز الأنماط.الكود المصدري متاح من خلال: http://www.decom.ufop.br/csilab/site_media/uploads/code/tvcg_pso.zip


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
تصنيف نبضات القلب في مرضى متعددين باستخدام تخطيط كهرباء القلب (ECG) مع تحسين الـ VCG الزمني بواسطة خوارزمية PSO | مستندات | HyperAI