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”

HARNESSING FRACTAL THEORY FOR BIOMEDICAL SIGNAL ANALYSIS: A COMPREHENSIVE REVIEW

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F25%3A50022383" target="_blank" >RIV/62690094:18450/25:50022383 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S0218348X25300016" target="_blank" >https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S0218348X25300016</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1142/S0218348X25300016" target="_blank" >10.1142/S0218348X25300016</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    HARNESSING FRACTAL THEORY FOR BIOMEDICAL SIGNAL ANALYSIS: A COMPREHENSIVE REVIEW

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Fractal theory has become an essential tool for analyzing complex biomedical signals, offering novel methods to interpret physiological data that traditional approaches struggle to decipher. This review explores how fractal analysis has transformed clinical diagnostics, disease monitoring, and personalized treatment planning across various biomedical domains, including Electrocardiography (ECG), Electroencephalography (EEG), Electromyography (EMG), Phonocardiogram (PCG), Magnetoencephalography (MEG), and Galvanic Skin Response (GSR). Key advancements, such as early detection of cardiac anomalies, differentiation of neurological disorders, and improved neuromuscular rehabilitation, underscore the clinical relevance of fractal-based methods. By identifying subtle patterns in physiological signals, fractal analysis enhances the precision of diagnosis, and supports real-time monitoring in clinical practice. The review also examines the challenges of implementing fractal techniques in healthcare, including data noise, nonstationarity, and algorithm optimization; Future innovations, particularly the integration of machine learning and real-time monitoring systems, hold significant potential for advancing biomedical research and improving patient outcomes. This work highlights fractal analysis as a vital asset in modern medicine, bridging the gap between complex data interpretation and effective clinical application.

  • Název v anglickém jazyce

    HARNESSING FRACTAL THEORY FOR BIOMEDICAL SIGNAL ANALYSIS: A COMPREHENSIVE REVIEW

  • Popis výsledku anglicky

    Fractal theory has become an essential tool for analyzing complex biomedical signals, offering novel methods to interpret physiological data that traditional approaches struggle to decipher. This review explores how fractal analysis has transformed clinical diagnostics, disease monitoring, and personalized treatment planning across various biomedical domains, including Electrocardiography (ECG), Electroencephalography (EEG), Electromyography (EMG), Phonocardiogram (PCG), Magnetoencephalography (MEG), and Galvanic Skin Response (GSR). Key advancements, such as early detection of cardiac anomalies, differentiation of neurological disorders, and improved neuromuscular rehabilitation, underscore the clinical relevance of fractal-based methods. By identifying subtle patterns in physiological signals, fractal analysis enhances the precision of diagnosis, and supports real-time monitoring in clinical practice. The review also examines the challenges of implementing fractal techniques in healthcare, including data noise, nonstationarity, and algorithm optimization; Future innovations, particularly the integration of machine learning and real-time monitoring systems, hold significant potential for advancing biomedical research and improving patient outcomes. This work highlights fractal analysis as a vital asset in modern medicine, bridging the gap between complex data interpretation and effective clinical application.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Fractals

  • ISSN

    0218-348X

  • e-ISSN

    1793-6543

  • Svazek periodika

    33

  • Číslo periodika v rámci svazku

    5

  • Stát vydavatele periodika

    SG - Singapurská republika

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

    "Article number: 2530001"

  • Kód UT WoS článku

    001477404600001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105003891184