Neural Network Analysis of Electrocardiogram Signal

2019

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/edm.2019.8823473
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Improving the efficiency of diagnosis of cardiovascular diseases is one of the main tasks of modern health care system. The article considers the possibility of improving the efficiency of diagnosis of cardiovascular diseases through research and justification of the analysis of electrocardiogram (ECG) signals using neural network approach. It is shown that the consideration of direct and reciprocal signs of myocardial infarction lets determine the localization, depth and stage of myocardial infarction. It is established that the choice of neural network architecture and the neural network training algorithm determine the effectiveness of neural network analysis of electrocardiogram (ECG) signals.