Atrial Fibrillation Beat Identification Using the Combination of Modified Frequency Slice Wavelet Transform and Convolutional Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Zhang, Li
Xu, Xiaoyan
Ma, Caiyun
Luo, Kan
Liu, Chengyu
Wei, Shoushui
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Atrial fibrillation (AF) is a serious cardiovascular disease with the phenomenon of beating irregularly.
It is the major cause of variety of heart diseases, such as myocardial infarction.
Automatic AF beat detection is still a challenging task which needs further exploration.
A new framework, which combines modified frequency slice wavelet transform (MFSWT) and convolutional neural networks (CNNs), was proposed for automatic AF beat identification.
MFSWT was used to transform 1 s electrocardiogram (ECG) segments to time-frequency images, and then, the images were fed into a 12-layer CNN for feature extraction and AF/non-AF beat classification.
The results on the MIT-BIH Atrial Fibrillation Database showed that a mean accuracy (Acc) of 81.07% from 5-fold cross validation is achieved for the test data.
The corresponding sensitivity (Se), specificity (Sp), and the area under the ROC curve (AUC) results are 74.96%, 86.41%, and 0.88, respectively.
When excluding an extremely poor signal quality ECG recording in the test data, a mean Acc of 84.85% is achieved, with the corresponding Se, Sp, and AUC values of 79.05%, 89.99%, and 0.92.
This study indicates that it is possible to accurately identify AF or non-AF ECGs from a short-term signal episode.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Xiaoyan& Wei, Shoushui& Ma, Caiyun& Luo, Kan& Zhang, Li& Liu, Chengyu. 2018. Atrial Fibrillation Beat Identification Using the Combination of Modified Frequency Slice Wavelet Transform and Convolutional Neural Networks. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187007
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Xiaoyan…[et al.]. Atrial Fibrillation Beat Identification Using the Combination of Modified Frequency Slice Wavelet Transform and Convolutional Neural Networks. Journal of Healthcare Engineering No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187007
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Xiaoyan& Wei, Shoushui& Ma, Caiyun& Luo, Kan& Zhang, Li& Liu, Chengyu. Atrial Fibrillation Beat Identification Using the Combination of Modified Frequency Slice Wavelet Transform and Convolutional Neural Networks. Journal of Healthcare Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187007
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187007
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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