Diagnosis of heart disease using a convolutional neural network based on artificial intelligence
- سال انتشار: 1404
- محل انتشار: دومین کنفرانس بین المللی کامپیوتر، برق، مکانیک و علوم مهندسی
- کد COI اختصاصی: CMELC02_038
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 70
نویسندگان
PhD student, Faculty of BioMedical Engineering, Islamic Azad University, Kazeroon Branch, Iran
PhD student, Faculty of Electrical & Comp Eng, Islamic Azad University, South Tehran Branch, Tehran, Iran
PhD student, Faculty of Electrical & Comp Eng, Islamic Azad University, South Tehran Branch, Tehran, Iran
PhD student, Faculty of Electrical & Comp Eng, Islamic Azad University, South Tehran Branch, Tehran, Iran
PhD student, Faculty of BioMedical Engineering, Kazeroun Branch, Shiraz, Iran
PhD, Faculty of Biomedical Engineering, Chamran University, Kerman, Iran
چکیده
Heart disease is the most common disease with complications, mortality, and causes numerous complications and problems for people in society. Given the numerous advances in various fields, including disease diagnosis methods, early and accurate diagnosis is always needed by the research community. Diagnostic methods based on artificial intelligence (AI) have paved their way as a powerful and effective tool in various fields, and their use is increasing day by day. Systematic and fully automated diagnosis of cardiac arrhythmias with acceptable accuracy is always of interest to researchers, and finding innovative ways is needed. Intelligent systems based on convolutional neural networks can be considered an effective solution in making automated diagnostic systems intelligent, which pave the way for disease differentiation. In this study, cardiac arrhythmias were diagnosed using a convolutional neural network combined with artificial intelligence. Here, the signal spectrogram was used as the input to the convolutional neural network. Training and testing data based on artificial intelligence have been used. Accuracy and sensitivity have been calculated using a ۱۰-fold cross-validation method. The proposed method achieved an average accuracy of ۹۹.۷۱% and an average sensitivity of ۹۹.۶۴%. The proposed method based on artificial intelligence has reduced the computation time and system complexity and achieved acceptable accuracy. It can be said that the proposed method has the necessary ability to distinguish arrhythmia and is very suitable.کلیدواژه ها
Artificial intelligence, deep learning, convolutional neural network, cardiac arrhythmiasمقالات مرتبط جدید
- تحلیل انطباقی کیفیت و میزان محبوبیت خدمات ابری با بررسی و مقایسه رتبه بندی Tranco و رتبه بندی عملکردی شرکت های ابری
- طبقه بندی سیگنال های EEG ثبت شده از قشر پیش پیشانی به منظور کشف اثر موسیقی در شدت احساسات با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و پرسشنامه
- ارائه رویکردی برای مدیریت ریسک در پروژه های نرمافزاری با استفاده از خوشه بندی تجمعی
- تحلیل احتمالنقض ترتیب علیتی پیام ها در یک الگوریتم پخش علیتی در سیستمهای توزیع شده
- بهینه سازی به سبک گربه های شنی: الگوریتمی برای جستجوی کارآمد و مدیریت ازدحام
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.