تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
نظام تشخيص آلي معزز بمساعدة الكمبيوتر لتصنيف إشارات تخطيط القلب الكهربائية
ENHANCED COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS SYSTEM FOR AUTOMATED CLASSIFICATION OF CARDIAC ECG SIGNALS
 
الموضوع : كلية الهندسة 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : يعد تصنيف إشارات تخطيط القلب بطريقة يدوية أو تقليدية مجالًا يمكن تحسينه من خلال وجود نظام التصنيف الآلي لإشارات مخطط كهربية القلب. في هذا العمل ، تم تقديم نظام برمجي مُحسَّن للتشخيص بمساعدة الكمبيوتر (CAD) من أجل التصنيف الآلي لإشارات تخطيط القلب القلبية. تم أخذ إجمالي 480 إشارة ECG كمجموعة بيانات لغرض هذه الدراسة من قاعدة بيانات عدم انتظام ضربات القلب MIT-BIH ؛ تضمنت إشارات مجموعة البيانات هذه 96 إشارة ECG عادية ، بالإضافة إلى 384 إشارة غير طبيعية لمخطط كهربية القلب تنتمي إلى أربعة أنواع من التشوهات القلبية وهي الأزواج البطيني ، وعدم انتظام دقات القلب البطيني ، والبطين البطيني الضخم ، والرجفان البطيني ، حيث يحتوي كل واحد من هذه الأنواع على 96 إشارة تخطيط كهربية القلب أيضًا . بعد ذلك ، تم تطبيق عملية إعادة أخذ العينات متبوعة استخراج الميزات التكرارية بمساعدة تطبيق Classification Learner الموجود في MATLAB ، وأسفر عن 94 ميزة تتنمي إلى فئات مختلفة ، تم التصنيف بالطبع باستخدام تطبيق Classification Learner ، حيث تمت تجربة 32 مصنفًا للوصول إلى أفضل دقة ممكنة. تمت تجربة النظام المقترح لتصنيف إشارة تخطيط القلب إلى طبيعي / غير الطبيعي أولاً ، متبوعًا بتجربة النظام لتصنيف الخمس فئات المذكور لإشارة ECG معينة. بالنسبة للتصنيف طبيعي / غير الطبيعي ، سجل مصنف الشبكة العصبية العريض أفضل دقة ممكنة بنسبة 98.3٪ أيضًا ، بالنسبة للتصنيف الخماسي ، أعطى نفس النموذج ، وهو مصنف الشبكة العصبية العريض ، أفضل دقة مع 89.0٪ للتصنيف. على أي حال ، أدى تطبيق PCA إلى نتائج دقة أقل ، بالنسبة للتصنيف طبيعي / غير الطبيعي ، تم الحصول على أفضل دقة بعد تطبيق PCA من مصنف KNN المرجح ، بدقة 87.7٪ ، بينما تطبيق PCA به سجلت أفضل دقة بنسبة 69.2٪ للتصنيف الخماسي ، والتي تم الوصول إليها عبر مصنف Cubic SVM. في الواقع ، تم تقييم هذه النتائج باستخدام تقنيات تقييمات الأداء شاملة الدقة المعطاة من قبل التطبيق ، والحساسية ، والخصوصية ، والقيمة التنبؤية الإيجابية ، والقيمة التنبؤية السلبية ، ومعدل الخطأ ، والمنطقة الواقعة تحت المنحنى. تم تطبيق إضافة واستخراج الميزة بطريقة تكرارية كما هو مذكور. أيضًا ، باستخدام تقنية التحقق من صحة 5 أضعاف المضمنة في تطبيق Classification Learner ، تم إجراء التصنيف. يمكن أن تساعد نتائج النظام المقترح في تعميم نظام التصنيف لاستخدامه في الفئات الأخرى ، أو اضطرابات القلب ، أو أنواع عدم انتظام ضربات القلب التي لم يتم تضمينها في النظام المقترح 
المشرف : أ.د. ياسر قدح 
نوع الرسالة : رسالة ماجستير 
سنة النشر : 1445 هـ
2023 م 
تاريخ الاضافة على الموقع : Sunday, October 29, 2023 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
شادي محمد عبيدObaid, Shadi Mohammedباحثماجستير 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 49451.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث