Detection and Classification of ECG Chaotic Components Using ANN Trained by Specially Simulated Data

Polina Kurtser, Ofer Levi, Vladimir Gontar

نتاج البحث: فصل من :كتاب / تقرير / مؤتمرمنشور من مؤتمرمراجعة النظراء

ملخص

This paper presents the use of simulated ECG signals with known chaotic and random noise combination for training of an Artificial Neural Network (ANN) as a classification tool for analysis of chaotic ECG components. Preliminary results show about 85% overall accuracy in the ability to classify signals into two types of chaotic maps - logistic and Henon. Robustness to random noise is also presented. Future research in the form of raw data analysis is proposed, and further features analysis is needed.

اللغة الأصليةإنجليزيّة أمريكيّة
عنوان منشور المضيفEngineering Applications of Neural Networks - 13th International Conference, EANN 2012, Proceedings
المحررونShigang Yue, Lazaros Iliadis
الصفحات193-202
عدد الصفحات10
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرنُشِر - 1 ديسمبر 2012
الحدث2012 International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence, AICI 2012 - Chengdu, الصين
المدة: ٢٦ أكتوبر ٢٠١٢٢٨ أكتوبر ٢٠١٢

سلسلة المنشورات

الاسمCommunications in Computer and Information Science
مستوى الصوت311

!!Conference

!!Conference2012 International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence, AICI 2012
الدولة/الإقليمالصين
المدينةChengdu
المدة٢٦/١٠/١٢٢٨/١٠/١٢

All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • !!General Computer Science
  • !!General Mathematics

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Detection and Classification of ECG Chaotic Components Using ANN Trained by Specially Simulated Data'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا