Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Y Tế - Sức Khoẻ
Y học thường thức
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 9
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 9
Thăng Long
67
40
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bước đầu tiên trong việc áp dụng mô hình Markov ẩn nhiệm vụ của phân khúc điện tâm đồ là kết hợp mỗi nhà nước trong mô hình với một khu vực cụ thể của điện tâm đồ. Như đã thảo luận trước đó trong mục 11.6.5, điều này có thể đạt được một cách giám sát | 11.7 Hidden Markov Models for ECG Segmentation 305 11.7.1 Overview The first step in applying hidden Markov models to the task of ECG segmentation is to associate each state in the model with a particular region of the ECG. As discussed previously in Section 11.6.5 this can either be achieved in a supervised manner i.e. using expert measurements or an unsupervised manner i.e. using the EM algorithm . Although the former approach requires each ECG waveform in the training data set to be associated with expert measurements of the waveform feature boundaries i.e. the Pon Q Toff points and so forth the resulting models generally produce more accurate segmentation results compared with their unsupervised counterparts. Figure 11.5 shows a variety of different HMM architectures for ECG interval analysis. A simple way of associating each HMM state with a region of the ECG is to use individual hidden states to represent the P wave QRS complex JT interval and baseline regions of the ECG as shown in Figure 11.5 a . In practice it is advantageous to partition the single baseline state into multiple baseline states 9 one of which is used to model the baseline region between the end of the P wave and the start of the QRS complex termed baseline 1 and another which is used to model the baseline region following the end of the T wave termed baseline 2 . This model architecture which is shown in Figure 11.5 b will be used throughout the rest of this chapter.5 Following the choice of model architecture the next step in training an HMM is to decide upon the specific type of observation model which will be used to capture the statistical characteristics of the signal samples from each hidden state. Common choices for the observation models in an HMM are the Gaussian density the Gaussian mixture model GMM and the autoregressive AR model. Section 11.7.4 discusses the different types of observation models in the context of ECG segmentation. Before training a hidden Markov model for ECG .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 1
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 2
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 3
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 4
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 5
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 6
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 7
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 8
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 9
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.