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”

ECG prediction based on classification via neural networks

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F14%3AA1501BB9" target="_blank" >RIV/61988987:17310/14:A1501BB9 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    ECG prediction based on classification via neural networks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The article deals with ECG prediction based on neural networks classification of different types of time courses of ECG signals. The main objective is to recognise normal cycles and arrhythmias and perform further diagnosis. We proposed two detection systems that have been created with usage of neural networks. The experimental part makes it possible to load ECG signals, pre-process them, and classify them into given classes. Outputs from the classifiers carry a predictive character. All experimental results from both of the proposed classifiers are mutu-ally compared in the conclusion.

  • Název v anglickém jazyce

    ECG prediction based on classification via neural networks

  • Popis výsledku anglicky

    The article deals with ECG prediction based on neural networks classification of different types of time courses of ECG signals. The main objective is to recognise normal cycles and arrhythmias and perform further diagnosis. We proposed two detection systems that have been created with usage of neural networks. The experimental part makes it possible to load ECG signals, pre-process them, and classify them into given classes. Outputs from the classifiers carry a predictive character. All experimental results from both of the proposed classifiers are mutu-ally compared in the conclusion.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

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 statě ve sborníku

    Advances in Intelligent Systems and Computing

  • ISBN

    978-3-319-07400-9

  • ISSN

    2194-5357

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    271-280

  • Název nakladatele

    Springer International Publishing

  • Místo vydání

    London

  • Místo konání akce

    Ostrava

  • Datum konání akce

    23. 6. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku