Premature Ventricular Contraction (PVC) Detection System Based on Tunable Q-Factor Wavelet Transform
محل انتشار: مجله فیزیک و مهندسی پزشکی، دوره: 12، شماره: 1
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 92
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JBPE-12-1_007
تاریخ نمایه سازی: 30 دی 1402
چکیده مقاله:
Background: The Electrocardiogram (ECG) is an important measure for diagnosing the presence or absence of heart arrhythmias. Premature ventricular contractions (PVC) is a relatively large arrhythmia occurring outside the normal tract and being triggered outside the Sino atrial (SA) node of heart. Objective: This study has focused on tunable Q-factor wavelet transform (TQWT) algorithm and statistical methods to detect PVC.Material and Methods: In this analytical and statistical study, ۲۲ ECGs records were selected from the MIT/BIH arrhythmia database. In the first stage the noise of signal remove and then five sub-bands create by TQWT. In the second stage nine features (minimum, maximum, root mean square, mean, interquartile range, standard deviation (SD), skewness, and variance) extracted of ECG and then the best features selected by using analysis of variance (ANOVA) test. Finally, the system is evaluated by using the learning machines of support vector machine (SVM), the K-Nearest Neighbor (KNN), and artificial neural network (ANN). Results: The best results were verified with KNN learning machine: the sensitivity Se= ۹۸.۲۳% and accuracy Ac= ۹۷.۸۱%. Conclusion: A comparative analysis with the related existing methods shows the method proposed in this study is higher than the other method for classification PVC and can help physicians to classify normal and PVC heart signals in the screening of the patients with coronary artery diseases (CADs).
کلیدواژه ها:
Tunable Q-factor wavelet transform (TQWT) ، Electrocardiogram (ECG) ، Algorithms ، Wavelet Analysis ، Support Vector Machine
نویسندگان
- -
PhD, Department of Electric Engineering, Qeshm branch, Islamic Azad University, Qeshm, Iran
- -
PhD, Department of Electronics, Faculty of Electrical Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
- -
PhD, Department of Physiology, Faculty of Medical Sciences, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :