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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Lweesy, Khaldon [VerfasserIn]   i
 Fraiwan, Luay [VerfasserIn]   i
 Khasawneh, Natheer [VerfasserIn]   i
 Dickhaus, Hartmut [VerfasserIn]   i
Titel:New automated detection method of OSA based on artificial neural networks using P-wave shape and time changes
Verf.angabe:Khaldon Lweesy, Luay Fraiwan, Natheer Khasawneh, Hartmut Dickhaus
Jahr:2011
Umfang:12 S.
Fussnoten:Published online: 12 December 2009 ; Gesehen am 22.11.2022
Titel Quelle:Enthalten in: Journal of medical systems
Ort Quelle:New York, NY : Plenum Press, 1977
Jahr Quelle:2011
Band/Heft Quelle:35(2011), 4, Seite 723-734
ISSN Quelle:1573-689X
Abstract:This paper describes a new method for automatic detection of obstructive sleep apnea (OSA) based on artificial neural networks (ANN) using regular electrocardiogram (ECG) recordings. ECG signals were pre-processed and segmented to extract the P-waves; then three P-wave features were extracted: the P-wave duration (Tp), the P-wave dispersion (Pd), and the time interval from the peak of the P-wave to the R-wave (Tpr). Combinations of the three features were used as features for classification using ANN. For each feature combination studied, 70% of the input data was used for training the ANN, 15% for validating, and 15% for testing the results. Perfect agreement between expert’s scores and the ANN scores was achieved when the ANN was applied on Tp, Pd, and Tprtaken together, while substantial agreements were achieved when applying the ANN on the feature combinations Tpand Pd, and Tpand Tpr.
DOI:doi:10.1007/s10916-009-9409-z
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Volltext: https://doi.org/10.1007/s10916-009-9409-z
 Volltext: https://link.springer.com/article/10.1007/s10916-009-9409-z
 DOI: https://doi.org/10.1007/s10916-009-9409-z
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Artificial neural network (ANN)
 Automated detection of OSA
 Obstructive sleep apnea (OSA)
 P-wave
K10plus-PPN:182319043X
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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