![](/images/graphics-bg.png)
Computational Depth of Anesthesia via Multiple Vital Signs Based on Artificial Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Shieh, Jiann-Shing
Jen, Kuo-Kuang
Sadrawi, Muammar
Abbod, Maysam F.
Fan, Shou-Zen
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This study evaluated the depth of anesthesia (DoA) index using artificial neural networks (ANN) which is performed as the modeling technique.
Totally 63-patient data is addressed, for both modeling and testing of 17 and 46 patients, respectively.
The empirical mode decomposition (EMD) is utilized to purify between the electroencephalography (EEG) signal and the noise.
The filtered EEG signal is subsequently extracted to achieve a sample entropy index by every 5-second signal.
Then, it is combined with other mean values of vital signs, that is, electromyography (EMG), heart rate (HR), pulse, systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), and signal quality index (SQI) to evaluate the DoA index as the input.
The 5 doctor scores are averaged to obtain an output index.
The mean absolute error (MAE) is utilized as the performance evaluation.
10-fold cross-validation is performed in order to generalize the model.
The ANN model is compared with the bispectral index (BIS).
The results show that the ANN is able to produce lower MAE than BIS.
For the correlation coefficient, ANN also has higher value than BIS tested on the 46-patient testing data.
Sensitivity analysis and cross-validation method are applied in advance.
The results state that EMG has the most effecting parameter, significantly.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sadrawi, Muammar& Fan, Shou-Zen& Abbod, Maysam F.& Jen, Kuo-Kuang& Shieh, Jiann-Shing. 2015. Computational Depth of Anesthesia via Multiple Vital Signs Based on Artificial Neural Networks. BioMed Research International،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1055863
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sadrawi, Muammar…[et al.]. Computational Depth of Anesthesia via Multiple Vital Signs Based on Artificial Neural Networks. BioMed Research International No. 2015 (2015), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1055863
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sadrawi, Muammar& Fan, Shou-Zen& Abbod, Maysam F.& Jen, Kuo-Kuang& Shieh, Jiann-Shing. Computational Depth of Anesthesia via Multiple Vital Signs Based on Artificial Neural Networks. BioMed Research International. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1055863
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1055863
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)