| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,521 |
| تعداد مقالات | 18,562 |
| تعداد مشاهده مقاله | 60,855,632 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 21,697,710 |
پیشبینی سریهای زمانی سیگنالهای دینامیکی آشوبناک با استفاده از روشهای یادگیری ماشین برای تغییرپذیری ضربان قلب | ||
| مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
| دوره 56، شماره 1 - شماره پیاپی 115، خرداد 1405، صفحه 9-12 اصل مقاله (440.42 K) | ||
| نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/tjee.2026.66884.5011 | ||
| نویسندگان | ||
| مسیحا اصغری نژاد1؛ علیرضا فرجی* 2 | ||
| 1گروه آموزش کنترل. دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر. دانشگاه کاشان. کاشان. ایران | ||
| 2استادیار دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر دانشگاه کاشان | ||
| چکیده | ||
| تغییرپذیری ضربان قلب (HRV)، که از فواصل RR در سیگنالهای ECG به دست میآید، فعالیت سیستم عصبی خودکار را منعکس میکند که پیشبینی آن به دلیل ماهیت غیرخطی و آشوبناک آن چالش برانگیز است. در این مقاله، ابتدا سیگنالهای ECG برچسبگذاری شده از پایگاه داده Physionet به دست آمدند. سپس، فیلتر میانگذر مرتبه چهارم Butterworth و بازسازی فضای فاز با رویکرد پنجره کشویی بر روی این سیگنالهای آشوبناک اعمال شده و با چهار روش یادگیری ماشین آموزش داده شدند. از آنجایی که LSTM و CNN به ترتیب به دلیل قابلیتهای زمانی و فرکانسی خود عملکرد بهتری نسبت به سایر روشها نشان دادند، یک روش ترکیبی LSTM+CNN پیشنهاد شد که معیارهای ارزیابی RMSE و R² را بهبود بخشید و نشان داده شد که دارای قابلیتهای زیر است: مقاومت در برابر نویز سفید و صورتی، توانایی تشخیص سیگنالهای بیمار آریتمی بدون برچسب از سیگنالهای سالم، و توانایی پیشبینی سیگنالهای HRV سالم و ناسالم. | ||
| کلیدواژهها | ||
| سیگنال دینامیکی آشوبناک؛ پیشبینی سریهای زمانی؛ بازسازی فضای فاز؛ یادگیری ماشین؛ بازههای HRV و RR | ||
| مراجع | ||
|
[1] T. Ince, S. Kiranyaz, and M. Gabbouj, “A generic and robust system for automated patient-specific classification of ECG signals,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 56, no. 5, pp. 1415–1426, May 2009, doi: 10.1109/TBME.2009.2012082. (Cited in Section 1 to support HRV analysis from ECG signals.) [2] U. R. Acharya, K. P. Joseph, N. Kannathal, C. M. Lim, and J. S. Suri, “Heart rate variability: A review,” Med. Biol. Eng. Comput., vol. 44, no. 12, pp. 1031–1051, Dec. 2006, doi: 10.1007/s11517-006-0119-0. (Cited in Section 1 to provide background on HRV’s clinical importance.) [3] M. R. Mohebbi and H. Ghassemian, “Prediction of paroxysmal atrial fibrillation using feature-based and deep learning approaches,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 57, p. 101737, Mar. 2020, doi: 10.1016/j.bspc.2019.101737. (Cited in Section 1 to highlight ML applications in cardiac prediction.) [4] J. Y. Zheng, C. D. Lin, and W. J. Wang, “A novel hybrid deep learning model for HRV analysis based on CNN and LSTM,” Biomed. Eng. Online, vol. 19, no. 1, p. 32, May 2020, doi: 10.1186/s12938-020-00773-7. (Cited in Section 1 and 2.3 to support the hybrid LSTM+CNN model.) [5] P. A. Absil, R. Sepulchre, and R. Mahony, “Continuous-time source separation using geodesic flows,” IEEE Trans. Neural Netw., vol. 15, no. 4, pp. 865–873, Jul. 2004, doi: 10.1109/TNN.2004.828758. (Cited in Section 1 to support ML for chaotic signals.) [6] G. E. Moody and R. G. Mark, “The impact of the MIT-BIH arrhythmia database,” IEEE Eng. Med. Biol. Mag., vol. 20, no. 3, pp. 45–50, May 2001, doi: 10.1109/51.932724. (Cited in Section 2.2 to reference the dataset source.) [7] H. W. et al., “Deep learning approaches for ECG signal analysis: A review,” IEEE Rev. Biomed. Eng., vol. 14, pp. 68–84, 2021, doi: 10.1109/RBME.2020.2978752. (Cited in Section 1 to support deep learning for ECG analysis.) [8] S. Kiranyaz, T. Ince, and M. Gabbouj, “Real-time patient-specific ECG classification by 1-D convolutional neural networks,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 63, no. 3, pp. 664–675, Mar. 2016, doi: 10.1109/TBME.2015.2468581. (Cited in Section 1 to support CNN applications in ECG signals.) [9] Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, “Deep learning,” Nature, vol. 521, no. 7553, pp. 436–444, May 2015, doi: 10.1038/nature14539. (Cited in Section 1, 2.3, and 2.4 to support deep learning and CNNs.) [10] R. A. et al., “Deep convolutional neural network for the automated detection and diagnosis of heart diseases,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 44, pp. 148–157, Jul. 2018, doi: 10.1016/j.bspc.2018.04.013. (Cited in Section 1 and 2.3 to support the hybrid LSTM+CNN model.) [11] M. S. et al., “Deep learning with convolutional neural networks for EEG decoding and visualization,” Hum. Brain Mapp., vol. 38, no. 11, pp. 5391–5420, Nov. 2017, doi: 10.1002/hbm.23730. (Cited in Section 1 to support CNNs for biomedical signals.) [12] A. J. Smola and B. Schölkopf, “A tutorial on support vector regression,” Stat. Comput., vol. 14, no. 3, pp. 199–222, Aug. 2004, doi: 10.1023/B:STCO.0000035301.49549.88. (Cited in Section 1, 2.3, 2.4, and 4 to describe SVR and discuss its limitations in chaotic systems.) [13] C. Schafer and A. Voss, “Short-term heart rate variability—a tool for diagnosing cardiac autonomic dysfunction,” Cardiovasc. Res., vol. 50, no. 2, pp. 211–217, May 2001, doi: 10.1016/S0008-6363(01)00215-0. (Cited in Section 1 to support HRV’s clinical relevance.) [14] L. Glass and M. C. Mackey, From Clocks to Chaos: The Rhythms of Life. Princeton, NJ, USA: Princeton Univ. Press, 1988. (Cited in Section 1 and 2.1 to explain the chaotic nature of HRV and support the heart model.) [15] S. H. Strogatz, Nonlinear Dynamics and Chaos: With Applications to Physics, Biology, Chemistry, and Engineering. Boulder, CO, USA: Westview Press, 2015. (Cited in Section 1 and 2.1 to explain the chaotic nature of HRV and support the heart model.) [16] S. H. Strogatz, “Chaos in biological systems,” in Nonlinear Dynamics and Chaos: With Applications to Physics, Biology, Chemistry, and Engineering, 2nd ed. Boulder, CO, USA: Westview Press, 2015, pp. 287–320. (Cited in Section 2.1 to support the chaotic heart model.) [17] G. B. Moody and R. G. Mark, “The MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database,” PhysioNet, 2001, doi: 10.13026/C2NK5N. (Cited in Section 2.2 to reference the dataset source.) [18] F. Takens, “Detecting strange attractors in turbulence,” in Dynamical Systems and Turbulence, Warwick 1980, D. A. Rand and L.-S. Young, Eds. Berlin, Germany: Springer, 1981, pp. 366–381, doi: 10.1007/BFb0091924. (Cited in Section 2.2 to support phase space reconstruction.) [19] S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “Long short-term memory,” Neural Comput., vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780, Nov. 1997, doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735. (Cited in Section 2.3 and 2.4 to support LSTM.) [20] M. H. Khan and M. A. Khan, “Attention-based deep learning for ECG signal classification,” IET Signal Process., vol. 15, no. 6, pp. 401–412, Aug. 2021, doi: 10.1049/sil2.12045. (Cited in Section 4 to suggest future work with attention mechanisms.) [21] A. R. Hassan and M. I. H. Bhuiyan, “Automated detection of cardiac arrhythmia using deep learning,” IET Signal Process., vol. 14, no. 5, pp. 289–298, Jul. 2020, doi: 10.1049/iet-spr.2019.0357. (Cited in Section 4 to support extending the approach to other physiological signals.) [22] S. K. Bashar and Y. S. Lee, “Real-time ECG signal analysis for wearable devices using machine learning,” IET Signal Process., vol. 13, no. 3, pp. 312–320, May 2019, doi: 10.1049/iet-spr.2018.5123. (Cited in Section 4 to support real-time applications in wearable devices.) | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 121 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 54 |
||