Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Independent Component Analysis and Decision Trees for ECG Holter Recording De-Noising

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14110%2F14%3A00078730" target="_blank" >RIV/00216224:14110/14:00078730 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/68407700:21230/14:00218088 RIV/68407700:21730/14:00218088 RIV/00159816:_____/14:00061098

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0098450" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0098450</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0098450" target="_blank" >10.1371/journal.pone.0098450</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Independent Component Analysis and Decision Trees for ECG Holter Recording De-Noising

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We have developed a method focusing on ECG signal de-noising using Independent component analysis (ICA). This approach combines JADE source separation and binary decision tree for identification and subsequent ECG noise removal. In order to to test the efficiency of this method comparison to standard filtering a wavelet-based de-noising method was used. Freely data available at Physionet medical data storage were evaluated. Evaluation criteria was root mean square error (RMSE) between original ECG and filtered data contaminated with artificial noise. Proposed algorithm achieved comparable result in terms of standard noises (power line interference, base line wander, EMG), but noticeably significantly better results were achieved when uncommon noise (electrode cable movement artefact) were compared.

  • Název v anglickém jazyce

    Independent Component Analysis and Decision Trees for ECG Holter Recording De-Noising

  • Popis výsledku anglicky

    We have developed a method focusing on ECG signal de-noising using Independent component analysis (ICA). This approach combines JADE source separation and binary decision tree for identification and subsequent ECG noise removal. In order to to test the efficiency of this method comparison to standard filtering a wavelet-based de-noising method was used. Freely data available at Physionet medical data storage were evaluated. Evaluation criteria was root mean square error (RMSE) between original ECG and filtered data contaminated with artificial noise. Proposed algorithm achieved comparable result in terms of standard noises (power line interference, base line wander, EMG), but noticeably significantly better results were achieved when uncommon noise (electrode cable movement artefact) were compared.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    FA - Kardiovaskulární nemoci včetně kardiochirurgie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Plos one

  • ISSN

    1932-6203

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    9

  • Číslo periodika v rámci svazku

    6

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    "e98450"

  • Kód UT WoS článku

    000341869000031

  • EID výsledku v databázi Scopus