Computerised electrocardiology employing bi-group neural networks
مقال من تأليف: Nugent, C. D. ; Webb, J. A. C. ; McIntyre, M. ; Black, N. D. ; Wright, G. T. H. ;
ملخص: On propose une configuration des réseaux neurologiques de Bi-groupe (BGNN) a combiné avec un cadre fondé de raisonnement pour interpréter les électrocardiogrammes 12-lead pour trois classes de mutuellement exclusif. Un certain nombre de techniques de sélection de mode de prétraitement ont été étudiées avant l'application du vecteur de dispositif d'entrée à chaque différent BGNN. Les sorties de réseau ont été escomptées dans un intervalle de croyance de 1 basé sur leur exécution sur des essais avant la combinaison. On l'a constaté que l'application des techniques de sélection de mode a augmenté l'exécution individuelle du BGNN, et a plus tard augmenté l'exécution globale. Le cadre proposé a été comparé aux techniques conventionnelles de classification des réseaux neurologiques à sorties multiples et de la régression multiple linéaire. Le cadre a atteint un niveau plus élevé de classification en comparaison des autres méthodes; 70,4% ont rivalisé avec 66,7% pour des techniques neurales et statistiques à sorties multiples.
لغة:
إنجليزية