Application of Empirical Mode Decomposition in Prediction of Acute Hypotension Episodes

  • سال انتشار: 1389
  • محل انتشار: هفدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
  • کد COI اختصاصی: ICBME17_035
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 1228
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Abdollah Arasteh

Amirkabir University of Technology Tehran, Iran

Amin Janghorbani

Amirkabir University of Technology Tehran, Iran

Mohammad Hassan Moradi

Amirkabir University of Technology Tehran, Iran

چکیده

Acute hypotension episodes are one of the hemodynamic instabilities with high mortality rate that is frequent among many groups of patients. Prediction of acute hypotension episodes can help clinicians to diagnose the cause of this physiological disorder and select proper treatment based on this diagnosis. In this study Empirical Mode Decomposition of Mean Arterial Pressure (MAP) time series were calculated and some features such as statistical features of Intrinsic Mode Functions (IMFs) were extracted. Finally, a Support Vector Machine (SVM) was applied for classification of these features and prediction of acute hypotension episodes. The accuracy of prediction was 92% with Leave One Out cross validation method.

کلیدواژه ها

Hypotension, Empirical Mode Decomposition, Prediction, Statistical feature

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.