Genetic-based IIR filter design for efficient QRS complex detection using neuro-based classifier
Other Title(s)
تصميم مرشح نوع IIR باعتماد الخوارزميات الجينية للكشف الكفوء لإشارة QRS المركبة باستخدام مصنف معتمد على الشبكات العصبية
Joint Authors
Abd al-Jabbar, Jasim Muhammad
Sadi, Umar Najib
Source
al-Rafidain Engineering Journal
Issue
Vol. 23, Issue 4 (31 Oct. 2015), pp.172-182, 11 p.
Publisher
University of Mosul College of Engineering
Publication Date
2015-10-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
11
Main Subjects
Electronic engineering
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
في هذا البحث٬ تم اقتراح طريقة جديدة لكشف إشارة QRS المركبة باستخدام نوع خاص من مرشحات IIR يسمى المرشح الرقمي الموجي ثنائي التبادل (bi-reciprocal lattice WDF).
إن هذا المرشح لديه بعض الميزات الجذابة التي جعلته أكثر كفاءة من غيره من أنواع المرشحات الأخرى.
و واحدة من هذه الميزات هي خطية الطور الكافية في نطاق الإمرار٬ مما أسفر عن حالة الكمال في إعادة بناء الإشارة، و عليه فليس مطلوبا أن نتبع المرشح IIR المصمم بمرشح إمرار كلي لتصحيح تشويه الطور.
لقد تم الحصول على معاملات المرشح المصمم و ذلك بمحاكاة الاستجابة الترددية للمرشح FIR المقترح في المصدر [1].
و تم استخدام طريقة المربعات الصغرى لحل مثل هذه المحاكاة و باعتماد الخوارزميات الجينية.
كما تم إنجاز هيكل مبسط للمرشح صمم مع تحقيق أقل تعقيدا.
لقد استخدم 50 تسجيلا لقاعدة بيانات ST-T ECG الأوروبية التي صنفت إلى أربعة أصناف هي (سليم و تلف الجانب الأيسر (LBBB)) و ارتفاع جزء ST و تضخم البطين الأيسر (LVH).
من خلال إدخال معاملات المرشح المصمم إلى شبكة المصنف العصبية٬ أظهرت النتائج أن دقة عملية التصنيف بلغت 95.9 ٪.
Abstract EN
In this paper, a new method is proposed for QRS complex detection using a special kind of IIR filter called bi-reciprocal lattice wave digital filter (WDF).
This filter has some attractive features that make it more efficient than other types of filters.
One of these features is its sufficient linear phase in the passband, thus yielding a perfect reconstraction condition.
Therefore, it is not required to cascade the designed filter with an all-pass filter for correcting the phase distortion.
The coefficients of the designed filter are achieved by simulating the FIR response suggested in [1].
A least square method solution is used in such simulation with a genetic-based algorithm.
A simplified structure for the designed filter is accomplished with less-complex realization.
50 records of European ST – T ECG database is classified into four classes (Normal, Left Bundle Branch Block (LBBB), ST segment elevation, and Left Ventricular Hypertrophy (LVH)).
By applying the designed filter coefficients into neural network classifier, the results show that the accuracy of the classification process is 95.9 %.
American Psychological Association (APA)
Abd al-Jabbar, Jasim Muhammad& Sadi, Umar Najib. 2015. Genetic-based IIR filter design for efficient QRS complex detection using neuro-based classifier. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 23, no. 4, pp.172-182.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-644827
Modern Language Association (MLA)
Abd al-Jabbar, Jasim Muhammad& Sadi, Umar Najib. Genetic-based IIR filter design for efficient QRS complex detection using neuro-based classifier. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 23, no. 4 (Oct. 2015), pp.172-182.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-644827
American Medical Association (AMA)
Abd al-Jabbar, Jasim Muhammad& Sadi, Umar Najib. Genetic-based IIR filter design for efficient QRS complex detection using neuro-based classifier. al-Rafidain Engineering Journal. 2015. Vol. 23, no. 4, pp.172-182.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-644827
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 181-182
Record ID
BIM-644827