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”

Detection of QRS Notching Using Continuous Wavelet Transform

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F16%3APU120004" target="_blank" >RIV/00216305:26220/16:PU120004 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Detection of QRS Notching Using Continuous Wavelet Transform

  • Popis výsledku v původním jazyce

    QRS notching is an indicator of myocardial ischemia, early repolarization and according to the new criteria also left bundle branch block (LBBB). Automatic detection of QRS notching is therefore highly desirable. The aim of this article is the automatic detection of QRS notching using a continuous wavelet transform (CWT). The Haar wavelet was used as the mother wavelet and the scales were chosen in the range from 6 to 70. For testing were used 123 signals from the CSE database (12 leads, 10 seconds duration, 500 Hz sampling frequency and 16 bits resolution). The automatic detection had the sensitivity of 88.07%, the specificity of 94.23% and the positive predictive value of 93.16%. The accuracy is 91.33%.

  • Název v anglickém jazyce

    Detection of QRS Notching Using Continuous Wavelet Transform

  • Popis výsledku anglicky

    QRS notching is an indicator of myocardial ischemia, early repolarization and according to the new criteria also left bundle branch block (LBBB). Automatic detection of QRS notching is therefore highly desirable. The aim of this article is the automatic detection of QRS notching using a continuous wavelet transform (CWT). The Haar wavelet was used as the mother wavelet and the scales were chosen in the range from 6 to 70. For testing were used 123 signals from the CSE database (12 leads, 10 seconds duration, 500 Hz sampling frequency and 16 bits resolution). The automatic detection had the sensitivity of 88.07%, the specificity of 94.23% and the positive predictive value of 93.16%. The accuracy is 91.33%.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20204 - Robotics and automatic control

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GAP102%2F12%2F2034" target="_blank" >GAP102/12/2034: Analýza vztahu mezi elektrickými ději a průtokem krve u srdečních komor</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

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