gerçek zamanlı aritmi tespitinde farklı sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması

gerçek zamanlı aritmi tespitinde farklı sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması

;Özgür TOMAK;Temel KAYIKÇIOĞLU
The Journal of surgical research 2017 Vol. 7 pp. 1-9
150
tomak2017gerek

Abstract

Tıptaki gelişmeler ve sağlık bilincinin artması sonucunda sağlık hizmeti için talep artmıştır. Ancak bunu karşılayacak yeterli insan kaynağı, cihaz ve sağlık kuruluşu bulunmamaktadır. Tele-tıp sayesinde bu ihtiyaç azaltılabilir. Özellikle kırsal bölgedeki kalp rahatsızlıklarına sahip hastalarının EKG sinyallerinin izlenmesi çok önemlidir. Bilgi teknolojisindeki gelişmeler, erken teşhis ve tanı için klinik karar destek sistemlerine önemli katkılar sağlamaya başlamıştır. Özellikler hjorth tanımlayıcılar, sinyalin yapay EKG sinyali ile korelasyonu, içkin kip işlevinden standart sapma, gücün aktiviteye oranı ve standart sapmadan oluşmaktadır. Farklı sınıflandırma yöntemleri bu özellikleri kullanarak karşılaştırılmıştır. Özellik çıkartma ve sınıflandırma için Matlab kullanıldı. Yöntemin performansı PhysioNet veri tabanından elde edilen kullanılan veriler üzerinde test edilmiştir.

Citation

ID: 228364
Ref Key: tomak2017gerek
Use this key to autocite in SciMatic or Thesis Manager

References

Blockchain Verification

Account:
NFT Contract Address:
0x95644003c57E6F55A65596E3D9Eac6813e3566dA
Article ID:
228364
Unique Identifier:
Network:
Scimatic Chain (ID: 481)
Loading...
Blockchain Readiness Checklist
Authors
Abstract
Journal Name
Year
Title
5/5
Creates 1,000,000 NFT tokens for this article
Token Features:
  • ERC-1155 Standard NFT
  • 1 Million Supply per Article
  • Transferable via MetaMask
  • Permanent Blockchain Record
Blockchain QR Code
Scan with Saymatik Web3.0 Wallet

Saymatik Web3.0 Wallet