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”

Není k dispozici

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F04%3A03099085" target="_blank" >RIV/68407700:21230/04:03099085 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    High-Speed Feature Extraction in Holter Electrocardiogram Using Principal Component Analysis

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Due to their long duration (up to 48 hours) and because of the enormous quantity of beats involved, it results really difficult to perform a manual inspection of HOLTER electrocardiographic signals (ECG). In the other side, we have patients with chronicheart-troubles whose heart rithm needs to be checked everytime using portable ECG recording machines. Within this scenario it would be very interesting the possibility of real-time ANALYZING and clustering ECG records in order to detect arrhythmia beatsas soon as possible, allowing the patient to realize and prevent from a critical heart attack. To achieve this goal we have designed and implemented a C++ application that is based on the Principal Component Analysis (PCA) method applied to the beats (from a portable ECG recording machine) to decompose and cluster them in real-time. At the first stage of this article we will define holter ECG records and discuss about their desirable features for processing them ensuring better results y

  • Název v anglickém jazyce

    High-Speed Feature Extraction in Holter Electrocardiogram Using Principal Component Analysis

  • Popis výsledku anglicky

    Due to their long duration (up to 48 hours) and because of the enormous quantity of beats involved, it results really difficult to perform a manual inspection of HOLTER electrocardiographic signals (ECG). In the other side, we have patients with chronicheart-troubles whose heart rithm needs to be checked everytime using portable ECG recording machines. Within this scenario it would be very interesting the possibility of real-time ANALYZING and clustering ECG records in order to detect arrhythmia beatsas soon as possible, allowing the patient to realize and prevent from a critical heart attack. To achieve this goal we have designed and implemented a C++ application that is based on the Principal Component Analysis (PCA) method applied to the beats (from a portable ECG recording machine) to decompose and cluster them in real-time. At the first stage of this article we will define holter ECG records and discuss about their desirable features for processing them ensuring better results y

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2004

  • 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

    Analysis of Biomedical Signals and Images

  • ISBN

    80-214-2633-0

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    3

  • Strana od-do

    81-83

  • Název nakladatele

    VUTIUM Press

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    23. 6. 2004

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku