اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدمصنِّف جديد لكشف مرض عدم انتظام ضربات القلب مبني على الاستدلال العائم بالشبكات العصبونية
New Classifier for Cardiac Arrhythmias Recognition Based on Fuzzy-Neural Networks
1209
1 16
0
(
0
)
نشر من قبل
جامعة تشرين ورقة بحثية
تاريخ النشر
2017
مجال البحث
هندسة الأجهزة الطبية
والبحث باللغة
العربية
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
تم في هذا البحث التوصُّل إلى بناء مصنِّف جديد لكشف مرض عدم انتظام القلب Cardiac Arrhythmias بالاعتماد على اقتباس إشارة ضربات القلب EMG، حيث يمكن للمصنف كشف مواقع ضربات القلب ضمن الإشارة EMG و استخلاص السمات الخاصة بها و باستخدام هذه السمات يتم اتخاذ القرار بنوع ضربة القلب التي تم كشفها فيما لو كانت معتلة (مريضة) أم طبيعية. ركَّز البحث على كشف المرضين 1- خوارج الانقباض البطيني PVC و 2- خوارج الانقباض الأذيني PAC. استطاع المصنِّف الجديد كشف المرضين بسبة عالية حيث بلغ وسطي دقة الكشف 97.56%. تم تطوير المصنِّف جديد بناءً على خوارزميات الاستدلال العائم باستخدام الشبكات العصبونية ANFIS، حيث يحتوي على شبكتين عصبونيتين متعاقبتين، تقوم الشبكة الأولى بفرز ضربات القلب الطبيعية من المعتلة في حين تقوم الشبكة الثانية بكشف نوع المرض في الضربات المعتلة فقط. لقد أمَّنت هذه البنية الجديدة فعالية و دقة كشف أعلى مقارنةً بالمُصَنِّفات المعروفة عالمياً.
It is found in this research to adopt a new classifier for diagnosing Cardiac Arrhythmias depending on detecting the Electrocardiograph (ECG), where the classifier can identify heart beats and extract its features. Using these features we can decide if the heart beat is healthy or disordered. Beside detection normal heart beats, the research focused on detection two diseases: 1. Premature Ventricular Contraction PVC. 2. Premature Atrial Contraction PAC. The new classifier diagnosed the two diseases with a very high quality where the accuracy average is 97.56%. The new classifier is developed depending on algorithms of ANFIS Adaptive Neural Fuzzy Inference System. System includes two consecutive neural networks; first one sorts the heart beats to two types: normal and abnormal were the second diagnose the disease of the disordered heartbeats only. This new classifier offered higher levels of efficiency and accuracy in the comparison with the internationally known classifiers.
المراجع المستخدمة
FRANCIS M., JUNE E., WILLIAM B., JOHN C. “Abc Ofclinical Electrocardiography”. BMJ Books, London. (2003)
SHEN T. ; TOMPKINS W. , Biometric Statistical Study of One-Lead ECG Features and Body Mass Index (BMI), Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference, Shanghai, China, September 1-4. , (2005)
SZCZEPA A., SAEED K. AND FERSCHA A. “A New Method for ECG Signal Feature Extraction”. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6375, (2010), pp. 334-341
قيم البحث
اقرأ أيضاً
أدى دخول الحاسب إلى العديد من المجالات, كالمجال الطبي, إلى تطوير تقنيات جديدة أدت إلى ازدهار هذه المجالات, مما ساعد الأطباء في كشف و تشخيص الأمراض بدقة و مصداقية, حيث تؤدي خبرة الطبيب بالإضافة إلى دقة الحاسب للوصول إلى مصداقية تشخيص عالية كما تساهم ب
شكل كبير في نجاح الجراحات العلاجية و إنقاذ كثير من الأرواح .
يهدف البحث إلى اقتراح طريقة جديدة لاكتشاف و تصنيف أمراض القلب في صور إشارات ECG و ذلك باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المتكيف ANFIS.
تم تطبيق الطريقة المقترحة على قاعدة بيانات لصور إشارات ECG تتكون من 147 صورة تصاحبت كل منها مع التقرير الطبي المرافق, حيث استخدمت التقارير الطبية للتحقق من صحة الاكتشاف و التصنيف و قد حققت هذه الطريقة دقة عالية وصلت حتى 97% في عملية الاكتشاف و التصنيف.
تم بناء النظام المقترح باستخدام برنامج MATLAB و ذلك بالاعتماد على كل من مكتبات معالجة الصورة
و الشبكات العصبية و المنطق الضبابي.
يعتبر التبخر- نتح أحد المكونات الهامة في الدورة الهيدرولوجية، و تعد القدرة على
التنبؤ الدقيق بقيم هذه الظاهرة من العوامل الهامة في العديد من تطبيقات الموارد المائية.
تهدف هذه الدراسة إلى التنبؤ بقيم التبخر نتح المرجعي الشهري, باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية و نظام الاستدلال الضبابي.
• رغم أن الأذيات القلبية نادرة لكنها تسبب نسبة وفيات عالية.
• يصل 20% من المصابين الى المشفى أحياء.
• مفتاح النجاح في التدبير هو التشخيص الباكر و الجراحة الاسعافية .
• الايكو القلبي يساعد في التشخيص الباكر للأذية
• يعتبر اشق المتوسط عبر القص الخي
ار في المرضى مع درجة من الاستقرار الهيموديناميكي.
• الشق الصدري الأمامي الجانبي الأيسر في المرض غير المستقرين ويجرى غالبآ في قسم الطواريء و كجزء من الانعاش.
يهدف البحث إلى تقديم دراسة مرجعيّة مفصلة عن استخدام الشبكات العصبونية الإلتفافية (CNNs) في استخراج الميزات (Features) من الصور.
وسيتطرق البحث إلى التعريف بمعنى الميزات (Features) الخاصة بالصور وأهميتها في تطبيقات معالجة الصورة.
وسيتم أيضاً التعريف
بالشبكات العصبونية الإلتفافية (CNNs) وبنيتها و طريقة عملها وأنواع المقاربات والمنهجيات المستخدمة في تدريبها لاستخراج الميزات (Features) من الصور.
تعد أورام القلب البدئية من الأورام النادرة المصادفة، و هي تقسم إلـى أورام بدئيـة سـليمة
تتوضع غالباً في حجرات القلب اليسرى، و أكثرها مصادفة الورم المخـاطي و علاجهـا هـو
الجراحة الاستئصالية الجيدة و الكاملة مع استئصال قاعدة الورم.
و أروام قلبية بدئ
ية خبيثة، و هي تفضل حجرات القلب اليمنى و أكثرها مصـادفة هـو الـورم
الغرني الوعائي و الورم الخبيث المتوسطي، و علاجها الأول هو الجراحة الاستئصـالية إلـى
قرب التامة بمساعدة القلب و الرئة الصناعيين، و تتلوها المعالجة الكيميائية و المعالجة الشعاعية
التي يمكن أن تطيل حياة المرضى إلى مايقرب من ثلاث سنوات نادراً.
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
