Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Arrhythmia diagnosis is commonly conducted through visual analysis of human electrocardiograms, a very resource consuming task for physicians. In this paper we present a computational approach for arrhythmia detection based on heart rate variability signal analysis and the application of a neuro-fuzzy classification model called SONFIS. The aforementioned method generates a set of linguistically interpretable...
Sustained attention is an important requirement when we are doing vigilant works. The detection of whether a worker is in sustained attention stage is important to maintain the safety of the worker. Thus this paper performs classification of sustained attention and non sustained attention phases based on the heart rate variability (HRV). To achieve this purpose several features are derived from time...
Heart rate variability (HRV) is an established indicator of cardiac health. Recent developments have shown the potential of nonlinear metrics for pattern classification of various heart conditions. Evidence indicates that the combination of multiple linear and nonlinear features leads to increased classification accuracy. In our paper, we demonstrate HRV classification using two dynamic nonlinear...
In this paper, the heart rate variability signals were utilized to automatically discriminate between subjects with normal sinus rhythm and patients with low heart rate variability such as those suffering from congestive heart failure (CHF) and myocardial infarction (MI) diseases. Traditional techniques and Higher Order Spectral analysis (HOS) were used to extract the main features from the HRV signals...
Obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) is associated with cardiovascular morbidity as well as excessive daytime sleepiness and poor quality of life. In this study, we apply a machine learning technique [support vector machines (SVMs)] for automated recognition of OSAS types from their nocturnal ECG recordings. A total of 125 sets of nocturnal ECG recordings acquired from normal subjects (OSAS- )...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.