ECG Data Mining Using SAS

2020

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/cbi49978.2020.10061
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

ECG analysis is an important part of finding devices, especially in the cardiovascular system. Various parameters obtained with the ECG curve, such as P-R, QT, R-R, Q-R-S, and S-T intervals, as well as heart rate variability, serve as safety and efficacy endpoints for many clinical trials. There are different algorithms based on graphs and frequency domains to detect different waveforms and ECG cells [4]. This article discusses the study and determination of ECG using SAS. ECG data, which are used for analysis and articles in clinical, are usually processed. The study of the algorithm of ECG signs using SAS allows you to flexibly and clearly perform a preliminary analysis of the parameters obtained from the ECG. In addition, it allows the programmer or researcher to analyze the same data from a research point of view.