Tidig upptäckt av plötslig hjärtdöd kan användas för att överleva hjärtpatienternas liv. I detta papper har vi undersökt en algoritm för att upptäcka och förutsäga plötslig hjärtdöd, genom bearbetning av pulsvariabilitet signal genom klassiska och tid-frekvens metoder. I början, en minut av EKG-signaler, strax innan hjärtdödshändelsen extraheras och används för att beräkna pulsvariabilitet (HRV) signal. Fem funktioner i tidsdomänen och fyra funktioner i frekvensdomänen extraheras från HRT-signalen och används som klassiska linjära funktioner. Sedan appliceras Wigner Ville transform på HRT-signalen, och 11 extra funktioner i tidfrekvensdomänen (TF) erhålls. För att förbättra klassificeringens prestanda tillämpas den viktigaste komponentanalysen (PCA) på den erhållna vektorn. Slutligen en neural nätverk klassificerare tillämpas på de reducerade funktioner. De erhållna resultaten visar att TF-metoden kan klassificera normala och SCD-patienter, effektivare än de klassiska metoderna. En MIT-BIH ECG-databas användes för att utvärdera den föreslagna metoden. Den föreslagna metoden genomfördes med MLP-klassificering och hade 74,36 % respektive 99,16 % korrekt detektionshastighet (noggrannhet) för klassiska egenskaper respektive TF-metod. Dessutom var KN-klassifikationens noggrannhet 73,87 % och 96,04 %.
TimeFrequency analys görs på HRT-data för patienter och HRV signal beräknas och Wigner Ville Transform tillämpas och resultat visar att klassificering görs med högre noggrannhetshastighet av forskare REF.
Early detection of sudden cardiac death by using classical linear techniques and time-frequency methods on electrocardiogram signals
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Biomedical Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}