Adaptacyjny algorytm filtracji sygnału fonokardiograficznego wykorzystujący sztuczną sieć neuronową - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Adaptacyjny algorytm filtracji sygnału fonokardiograficznego wykorzystujący sztuczną sieć neuronową

Abstrakt

Podstawowym problemem podczas projektowania systemu autodiagnostyki chorób serca, bazującego na analizie sygnału fonokardiograficznego (PCG), jest konieczność zapewnienia, niezależnie od warunków zewnętrznych, sygnału o wysokiej jakości. W artykule, bazując na zdolności Sztucznej Sieci Neuronowej (SSN) do predykcji sygnałów periodycznych oraz quasi-periodycznych, został opracowany adaptacyjny algorytm filtracji dźwięków serca. Wykazano, że poprzez zastosowanie jednokierunkowej, dwuwarstwowej sieci neuronowej ze 100 neuronami w warstwie wejściowej oraz odpowiednio z 25 i 10 neuronami w warstwach ukrytych oraz poprzez zastosowanie algorytmu Silva-Almeida podczas uczenia sieci metodą wstecznej propagacji wraz z sigmoidalną funkcją pobudzenia tangensa hiperbolicznego, możliwa jest efektywna filtracja sygnału PCG. Opracowany algorytm został przetestowany zarówno dla dźwięków serca zarejestrowanych u osoby zdrowej (S1-S4) jak dla dźwięków serca osób posiadających zmiany patologiczne (normalne rozszczepienie tonu S1, klik wyrzutowy oraz dudnienie rozkurczowe).

Cytuj jako

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja w czasopiśmie
Typ:
artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
Opublikowano w:
Przegląd Elektrotechniczny strony 227 - 230,
ISSN: 0033-2097
Język:
polski
Rok wydania:
2014
Opis bibliograficzny:
Gradolewski D., Tojza P., Redlarski G.: Adaptacyjny algorytm filtracji sygnału fonokardiograficznego wykorzystujący sztuczną sieć neuronową// Przegląd Elektrotechniczny. -., nr. 11 (2014), s.227-230
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 196 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi