En automatiserad teknik utvecklades för detektion av ischemiska episoder i långsiktiga elektrokardiografiska (EKG) inspelningar som använder ett artificiellt neuralt nätverk. För att utbilda nätverket för klassificering av slag konstruerades ett pulsdataset baserat på inspelningar från databasen European Society of Cardiology (ESC) ST-T (European Society of Cardiology, ST-T). Nätverket utbildades med en Bayesiansk legaliseringsmetod. Den råa EKG-signalen som innehöll ST-segmentet och T-vågen av varje slag var ingångarna till beat klassificeringssystemet och utmatningen var klassificeringen av beatet. Inputen till nätverket producerades genom en huvudkomponentanalys (PCA) för att uppnå en dimensionell minskning. Nätverksprestandan i slagklassificeringen testades på hjärtslagsdatabasen med 90 % känslighet (Se) och 90 % specificitet (Sp). Den neurala beat klassificeraren är integrerad i en fyra-stegs procedur för ischemisk episod detektion. Hela systemet utvärderades i databasen ESC ST-T. När aggregerad bruttostatistik användes var Se 90 % och den positiva prediktiva noggrannheten (PPA) 89 %. När den sammanlagda genomsnittsstatistiken användes blev Se 86 % och PPA 87 %. Dessa resultat är bättre än andra rapporterade. Vad är det för fel på dig?
I REF används artificiella neurala nätverk för detektion av dos.
An Ischemia Detection Method Based on Artificial Neural Networks
{'venue': 'Artificial intelligence in medicine', 'journal': 'Artificial intelligence in medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}