يجب تسجيل الدخول أولا
ECG Compression Based On Wavelet Transform and Cuckoo Search Algorithm
| العنوان بلغة أخرى: |
ضغط إشارات القلب باستخدام خوارزمية كوكو |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | Jaradat, Sally Ali (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Al Shamali, Ahmad M. (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2016
|
| موقع: | اربد |
| الصفحات: | 1 - 56 |
| رقم MD: | 782939 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة اليرموك |
| الكلية: | كلية الحجاوي للهندسة التكنولوجية |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: |
مخطط القلب الكهربائي هو عملية تسجيل الأنشطة الكهربائية للقلب البشري لمدة من الزمن. يمكن الكشف عن هذه الأنشطة باستخدام أقطاب كهربية توضع على الجلد على الصدر الإنسان، الساقين والذراعين. هذه السجلات هي أداة أساسية لطبيب القلب للتحقيق من الأعراض المرتبطة بالقلب. يستخدم ضغط تخطيط القلب لتقليل سرعة إرسال البيانات لغرض التحويل الرقمي لإشارة تخطيط القلب مع الحفاظ على المعلومات السريرية. هذا يقلل من مساحة التخزين المطلوبة لقاعدة بيانات تخطيط القلب في المستشفيات أو يقلل من معدل سرعة نقل البيانات المطلوبة لنقل إشارة تخطيط القلب بكفاءة عبر شبكات الاتصالات من أجل التشخيص والرصد عن بعد. وقد أقترح عدة خوارزميات لضغط إشارة تخطيط القلب باستخدام تحويل المويجات على مدى العقدين الماضيين. في هذا العمل، يقترح على استخدام المويجات ذات مستوى عالي من الكفاءة لضغط مخطط القلب الكهربائي. ويهدف إلى تحقيق الأداء الأمثل وهو تحقيق نسبة ضغط للإشارة عالية وانخفاض وقت العملية الحسابية، مع الحفاظ على جودة عالية للإشارة. يستخدم النظام المقترح تحويل المويجات، عتبة التكيف وخوارزمية كوكو. أولا يتم تمرير إشارة تخطيط القلب إلى تحويل المويجات المنفصلة، ثم تمريرها من خلال عملية العتبة المتكيفة لتصنيف معاملات المويجات معاملات هامة أو غير هامة. يتم تحديد عتبة المعاملات المثلى باستخدام خوارزمية كوكو. وتستخدم مدونة طول المدى وترميز هوفمان. تم اختبار أداء النظام المقترح باستخدام عدة تسجيلات لتخطيط القلب التي أخذت من قاعدة بيانات MITBIH. وتبين من نتيجة المحاكاة التي تستخدم خوارزمية كوكو أن عتبة المعامل المثلى يمكن العثور عليها بعد أربعة تكرارات. وأداء النظام المقترح يفوق مثيلاته في هذا السياق. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Real-Time QRS Detection and Electrocardiogram Signal Compression Using Wavelet Based Subbands
بواسطة: البوسعيدية، آسيا بنت محمد بن سالم منشور: (2016) -
Stress Detection Based on ECG Using Discrete Wavelet Transform
بواسطة: والى، موسى كاظم منشور: (2014) -
Multiresolution Analysis of Ecg Signal
بواسطة: Al Fahoum, Amjed Subhi منشور: (1995) -
ECG Arrhythmias classification using nonlinear dynamic features : phase space approach
بواسطة: Qasaimeh, Awni Mohamed منشور: (2006) -
Automatic Detection Of Sleep Apnea Using Dual Tree Complex Wavelet Transform And Support Vector Machine
بواسطة: ضيف، نسرين محمود منشور: (2018)
