Detection and Classification of ECG Chaotic Components Using ANN Trained by Specially Simulated Data

Polina Kurtser, Ofer Levi, Vladimir Gontar

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

This paper presents the use of simulated ECG signals with known chaotic and random noise combination for training of an Artificial Neural Network (ANN) as a classification tool for analysis of chaotic ECG components. Preliminary results show about 85% overall accuracy in the ability to classify signals into two types of chaotic maps - logistic and Henon. Robustness to random noise is also presented. Future research in the form of raw data analysis is proposed, and further features analysis is needed.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחEngineering Applications of Neural Networks - 13th International Conference, EANN 2012, Proceedings
עורכיםShigang Yue, Lazaros Iliadis
עמודים193-202
מספר עמודים10
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 2012
פורסם באופן חיצוניכן
אירוע2012 International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence, AICI 2012 - Chengdu, סין
משך הזמן: 26 אוק׳ 201228 אוק׳ 2012

סדרות פרסומים

שםCommunications in Computer and Information Science
כרך311
ISSN (מודפס)1865-0929

כנס

כנס2012 International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence, AICI 2012
מדינה/אזורסין
עירChengdu
תקופה26/10/1228/10/12

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Detection and Classification of ECG Chaotic Components Using ANN Trained by Specially Simulated Data'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי