Titre original :
Ecg Signal Analysis Using Advance Dsp Techniques
Contenu du livre :
Pour les soins aux patients, la surveillance et le diagnostic des maladies, l'électrocardiogramme (ECG) est l'un des paramètres physiologiques humains les plus importants qui contient de nombreuses informations intégrées sur la santé humaine et en particulier sur les conditions de fonctionnement et de bien-être du cœur. L'application de la mesure de l'ECG est également très appropriée pour les patients cardiaques et les patients souffrant d'hypertension artérielle en raison de sa nature non invasive. Il s'agit de l'enregistrement graphique des tensions variables dans le temps générées par le myocarde en raison des activités bioélectriques au cours du cycle cardiaque et représentant la contraction et la relaxation cycliques des muscles cardiaques humains. Le signal ECG pur fournit les informations nécessaires sur l'électrophysiologie des maladies cardiaques et les modifications ischémiques du rythme cardiaque. Un signal ECG nettoyé fournit des informations précieuses sur les aspects fonctionnels du cœur et du système cardiovasculaire. Le diagnostic des maladies cardiaques à un stade précoce peut prolonger l'espérance de vie humaine grâce à un traitement approprié. Les médecins éprouvent des difficultés à analyser les longs enregistrements ECG en peu de temps et les yeux humains sont également mal adaptés pour détecter la morphologie du signal ECG qui change continuellement. Ces difficultés peuvent être surmontées grâce à un puissant système de diagnostic assisté par ordinateur (CAD).
Le système CAD ne se contente pas d'analyser les longs enregistrements ECG et les changements morphologiques, mais fournit également d'autres fonctions importantes telles que la détection des battements, la classification, l'extraction des caractéristiques, le diagnostic de l'arythmie, etc. Une anomalie survenant dans les battements cardiaques de la forme de l'ECG est généralement appelée arythmie. L'arythmie est un terme courant pour désigner tout trouble cardiaque qui diffère du rythme sinusal normal. L'analyse automatique du signal ECG assistée par ordinateur pour la détection des battements cardiaques est difficile en raison de la grande variation des caractéristiques morphologiques et temporelles des formes d'ondes ECG de différents patients ainsi que chez les mêmes patients. L'objectif principal de mon travail de recherche est de traiter et d'extraire les informations utiles du signal ECG pour la détection automatique des battements à l'aide de techniques avancées de traitement des signaux numériques et de reconnaissance des formes. L'approche simple et efficace de la détection des battements cardiaques à partir du signal ECG a été la motivation principale de ce travail. Les recherches sont axées sur l'amélioration de la précision de la détection et de la classification des battements ECG et sur le maintien d'une performance de reconnaissance raisonnablement élevée, même dans des conditions bruyantes.
Le système de détection et de classification des battements ECG comprend les étapes suivantes : prétraitement, détection du complexe QRS dans le signal ECG, extraction des caractéristiques des complexes QRS détectés et classification des morphologies QRS à partir de l'ensemble des caractéristiques extraites des complexes QRS à l'aide d'un réseau neuronal d'ondelettes adaptatif pour détecter les arythmies cardiaques dans le signal ECG.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781805458227 |
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| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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