ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Stress Detection Based on ECG Using Discrete Wavelet Transform

العنوان بلغة أخرى: الكشف عن الإجهاد معتمدا على إشارة ECG باستخدام محول المويجات المتقطع DWT
المصدر: مجلة كلية المأمون
الناشر: كلية المأمون الجامعة
المؤلف الرئيسي: والى، موسى كاظم (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الشماع، نبيل كاظم رؤوف (م. مشارك), الشكرجى، قبيس محمد على (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع23
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2014
الصفحات: 290 - 306
DOI: 10.36458/1253-000-023-008
ISSN: 1992-4453
رقم MD: 852967
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: IslamicInfo, HumanIndex, EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يعد الإجهاد الحاد هو أكثر أنواع الإجهاد شيوعًا ويحصل من الضغوطات والاحتياجات الحالية والمستقبلية تم في هذا البحث دراسة الإجهاد على الطالبات نتيجة حل المسائل الرياضية في أجواء صاخبة. الكشف عن الإجهاد مهم لأنه يسهم في تطور التغيرات المرضية في جسم المريض المتنوعة بما في ذلك الموت المفاجئ، نقص الترويه المؤدي إلى أما احتشاء عضلة القلب أو الذبحة الصدرية، الحركات غير الطبيعية لجدار القلب (لمنطقة في عضلة القلب)، فضلًا عن التغييرات في تنظيم حركة القلب التي تسببها التغيرات في نشاط الجهاز العصبي الودي والأرقاء مستوى الإجهاد من الصعب تحديده لأنه لا يمكن قياسه بطريقة متناسقة وفي الوقت المناسب. أسلوب واحد مستخدم لتوصيف مستوى إجهاد الفرد هو إجراء مقابلة أو تحليل بيانات محددة تؤخذ خلال زيارة الطبيب النفساني أو معدل تغير ضربات القلب HRV يمكن تحليله بدراسة التغيرات الحاصلة بالتردد لفترة زمنية محددة باستخدام طريقة time domain and frequency domain. تحليل البيانات المتغيرة التي يمكن ملاحظتها في مستويات التوتر المختلفة مهم في تحديد العلاج المناسب. وعمومًا، يهيمن على معدل ضربات القلب تقلب أطياف الترددات العالية لخط الأساس المتعلق بالبطين الأيمن وفشل القلب. الإجهاد يصاحبه زيادة في كثافة القدرة PSD)) للترددات المنخفضة (LF) ويقابله انخفاض في كثافة القدرة للترددات العالية (HF). بيانات إشارة الراسم القلبي ((ECG تم جمعها من قبل جهاز تجميع البيانات أخذت من عشر أناث من الفئة العمرية من 20 إلى 24 سنة تم تعريضهن لثلاثة مستويات من صعوبات المسائل الرياضية الحسابية. تم استخدام ما مجموعة عشر نتائج احصائية في هذا البحث أخذت عن طريق تحويل المويجات، بما في ذلك: الحدود المتوسطة، الحدود العليا، الحدود الدنيا، ومعدل الانحراف المعياري، التباين، الواسطة، والمتوسط، وكثافة القدرة (PSD)، والطاقة، مقياس الطاقة الهجين. المصنف SVM يعطي أعلى دقة 79.5 على أساس الميزة HYPRID و3.7 للمويجات نوع RIBO من خلال مجموعة الترددات الواطئة LF.

Acute stress is the most common form of stress. It comes from demands and pressures of the recent past and anticipated demands and pressures of the near future. This research studied the stress on female students due to mathematical exercises in a noisy environment. Detection of this stress is important because it contributes to diverse pathophysiological changes including sudden death, ischemic diseases (myocardial infarction, angina), and wall motion abnormalities (the motion of a region of the heart muscle is abnormal), as well as to alterations in cardiac regulation as indexed by changes in sympathetic nervous system activity and hemostasis (process which causes bleeding to stop in order to keep blood within a damaged blood vessel unlike hemorrhage). Stress level is difficult to manage because it cannot be measured in a consistent and timely way. One current method to characterize an individual’s stress level is to conduct an interview or to administer a questionnaire during a visit with a physician or psychologist. HRV (Heart rate variability) can be analyzed using both time domain and frequency domain features. Selection of features which vary with the changes of the stress levels is significant and it is important to show relatively reliable behavior. Overall, heart rate variability spectra during baseline conditions related to Left ventricular hypertrophy and congestive heart failure are dominated by high frequency activity. Stress is accompanied by an increase in the Power Spectrum Density (PSD) of Low Frequency (LF) and decrease in PSD of High Frequency (HF). Data (ECG signal) was collected by AD (Data acquisition) Instrument from ten female subjects, in the age range of 20 to 24 years were of asked to perform three levels difficulties of arithmetic tasks. A total of ten statistical features were used in this research extracted through wavelet transform, including: Mean, Maximum, Minimum, Standard deviation, Variance, Mode, Median, power spectral density (PSD), energy, entropy and hybrid of them. The SVM (support vector machines) classifier give highest accuracy of 79.5 based on hybrid feature and ribo 3.7 wavelet through LF range.

ISSN: 1992-4453

عناصر مشابهة