Electrocardiogram (ECG) signal enhancement using genetic soliton Neu2qral networks (GSNN)
Other Title(s)
تحسين إشارة جهاز تخطيط القلب باستخدام الشبكات العصبية الجينية ذات الموجة الانفرادية
Joint Authors
Shallal, Mahdi Munshid
Kazim, Ahmad Jyad
Abd al-Sattar, Sinan Majid
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 32, Issue 5A (31 May. 2014), pp.1251-1265, 15 p.
Publisher
Publication Date
2014-05-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
15
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
تتسم الموجة الانفرادية الـ Soliton بأن صفاتها من اتساع و شكل و سرعة تكون محفوظة من التغير بعد تصادمها مع موجة منفردة أخرى.
تظهر الموجات الانفرادية، على العموم، في الطبيعة على شكل تشكليه كبيرة من لأنظمة الموجية / الجسيمية.
أما من الناحية العملية فإنها تظهر في أي نظام يمتلك خاصيتي التشتت (الزماني و المكاني) و اللاخطية لقد وجد أن الموجات الانفرادية يمكن إن تنشأ في البصريات، البلازما، الموائع، المواد المتكثفة، فيزياء الجسيمية و الفيزياء الفلكية.
مع كل ذلك فلقد تغيرت طليعة البحث في الموجة الانفرادية باتجاه علم الأعصاب.
إن النموذج الانفرادي للموجة في علم الأعصاب هو حاليا في طور التطور و الذي يحاول أن يوضح كيفية مرور الإشارة في داخل الخلايا العصبية يقترح هذا النموذج بأن الإشارات تنتقل بمحاذاة غشاء الخلية على شكل أنواع معينة من النبضات الصوتية و المعروفة بالموجات الانفرادية.
تتولد إشارة المخطط البياني الكهربائي لعمل القلب بواسطة التقلصات الإيقاعية للقلب.
حيث تمثل هذه الإشارة الفعالية الكهربائية لعضلات القلب و التي عادة ما تقاس باستخدام الأقطاب كهربائية التي توضع على سطح الجسم لقد أصبحت إشارة المخطط البياني الكهربائي للقلب مستخدمة على نحو واسع في علم الأمراض لكشف و تحديد أمراض القلب.
لقد تم في هذا البحث اقتراح نموذج الشبكات العصبية بالتقنية الأمامية للموجة الانفرادية من أجل تحسين إشارة جهاز تخطيط القلب ECG لقد أظهرت نتائج المحاكاة الحاسوبية أن هذه الطريقة المقترحة يمكنها أن تمثل نموذجا ناجحا لتحسين إشارة جهاز تخطيط القلب و يتم ذلك بإزالة جميع الضوضاء الناشئة عن الترددات العالية.
Abstract EN
A soliton is a solitary wave whose amplitude, shape, and velocity are conserved after a collision with another soliton.
Solitons, in general, manifest themselves in a large variety of wave / particle systems in nature : practically in any system that possesses both dispersion (in time or space) and nonlinearity.
Solitons have been identified in optics, plasmas, fluids, condensed matter, particle physics, and astrophysics.
Yet over the past decade, the forefront of soliton research has shifted to neuroscience.
The Soliton model in neuroscience is a recently developed model that attempts to explain how signals are conducted within neurons.
It proposes that the signals travel along the cell's membrane in the form of certain kinds of sound (or density) pulses known as solitons.
The electrocardiogram (ECG) signal is generated by the rhythmic contractions of the heart.
It represents the electrical activity of the heart muscles, and is usually measured by the electrodes placed on body surface.
Electrocardiogram (ECG) signal has been widely used in cardiac pathology to detect heart disease.
In this paper, Soliton Feed forward Neural Network (SFNN) is proposed for ECG signal enhancement.
Computer simulation results demonstrated that the proposed approach can successfully be used to model the ECG signal and remove high-frequency noise.
American Psychological Association (APA)
Kazim, Ahmad Jyad& Shallal, Mahdi Munshid& Abd al-Sattar, Sinan Majid. 2014. Electrocardiogram (ECG) signal enhancement using genetic soliton Neu2qral networks (GSNN). Engineering and Technology Journal،Vol. 32, no. 5A, pp.1251-1265.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-376893
Modern Language Association (MLA)
Kazim, Ahmad Jyad…[et al.]. Electrocardiogram (ECG) signal enhancement using genetic soliton Neu2qral networks (GSNN). Engineering and Technology Journal Vol. 32, no. 5A (2014), pp.1251-1265.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-376893
American Medical Association (AMA)
Kazim, Ahmad Jyad& Shallal, Mahdi Munshid& Abd al-Sattar, Sinan Majid. Electrocardiogram (ECG) signal enhancement using genetic soliton Neu2qral networks (GSNN). Engineering and Technology Journal. 2014. Vol. 32, no. 5A, pp.1251-1265.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-376893
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 1261-1265
Record ID
BIM-376893
