❇️ آموزش تحلیل سیگنال های ECG با هوش مصنوعی در متلب
❇️ ECG Signals analysis using artificial intelligence in MATLAB
🔶 مفهوم و تئوری سیگنال‌های قلبی ECG
🔶 تبدیل سیگنال به تصویر با ویولت
🔶 طبقه بندی با یادگیری عمیق CNN
🔶 تحلیل و تست نهایی سیگنال
سالانه تعداد زیادی از مردم به دلیل بیماری های قلبی عروقی جان خود را از دست می دهند و این بزرگترین عامل مرگ و میر در جهان است. ۸۰ درصد موارد قلبی عروقی شامل حملات قلبی و سکته است. این تحقیق تلاشی برای پیش بینی دقیق بیماری های شایع قلبی مانند آریتمی (ARR) و نارسایی احتقانی قلب (CHF) بر روی مدل یکپارچه توسعه یافته با استفاده از تبدیل موجک پیوسته (CWT) و شبکه های عصبی عمیق است. روش پیشنهادی مورد استفاده در این تحقیق، ویژگی های فرکانس زمانی سیگنال الکتروکاردیوگرام (ECG) را با تبدیل سیگنال های ECG یک بعدی به تصاویر اسکالوگرام دو بعدی و سپس تجزیه و تحلیل تصاویر دو بعدی به عنوان ورودی به مدل شبکه عصبی عمیق دوبعدی تجزیه و تحلیل می کند. google net و یک نمونه شبکه و مقایسه هر دو. دلیل تبدیل سیگنال های ECG به تصاویر دو بعدی این است که استخراج ویژگی های عمیق از تصاویر به جای داده های خام برای اهداف آموزشی در google net و یک شبکه نمونه آسان تر است. داده های مورد استفاده از وب سایت Physionet ۱-BIDMC نارسایی احتقانی قلب (CHF) ۲-MIT-BIH)) طبیعی ((NSR) ۳-MIT-BIH آریتمی (Arr) است. در این کار، ما بهترین پارامترهای برازش را برای google net و یک مدل شبکه نمونه شناسایی کرده ایم که می تواند با موفقیت بیماری های قلبی رایج را با دقت ۹۹ درصد پیش بینی کند. این کار همچنین با تحقیقات اخیر در مورد طبقه بندی ECG برای تشخیص بیماری قلبی مقایسه شده است و ثابت می کند که یک تکنیک موثر برای طبقه بندی است.
⏱ مدت زمان کل آموزش: حدود ۳ و نیم ساعت
🚹 مدرس
ID: @hassan_saadatmand
Phone: 09155137038
#ECG #Classification #CWT #deeplearning #CNN #Signal
🆔: کانال تلگرام 🆔: کانال یوتیوب 🆔: کانال آپارات 🆔: کانال ایتا
🆔 t.me/matlabanyone🆔 www.aparat.com/fuka22🆔 Eitaa.com/matlablearning 🆔youtube.com/@matlabforlearning4908
تحلیل سیگنال ECG با یادگیری عمیق با تبدیل سیگنال به تصویر یک رویکرد متداول در حوزه پردازش سیگنال و استفاده از یادگیری عمیق است. در این روش، سیگنال ECG به تصویری تبدیل می‌شود و سپس از شبکه‌های عصبی عمیق CNN برای استخراج ویژگی‌ها و تشخیص الگوهای مهم استفاده می‌شود.
در زیر، مراحل کلی این رویکرد را بررسی می‌کنیم:
1. تبدیل سیگنال ECG به تصویر:
– سیگنال ECG به صورت زمانی است. برای ورود به شبکه‌های عمیق که اغلب بر روی تصاویر عملکرد می‌کنند، سیگنال را به تصویر تبدیل می‌کنیم. یکی از روش‌های معمول در اینجا استفاده از نمودارهای زمان-فرکانس مانند تبدیل ویولت (Wavelet Transform) یا تبدیل فوریه است.
2. پیش‌پردازش تصویر:
– تصاویر حاصل از سیگنال ECG نیاز به پیش‌پردازش دارند. این مرحله ممکن است شامل کاهش نویز، تعادل رنگ و شدت، تغییر ابعاد تصویر، یا حتی استفاده از فیلترها و تکنیک‌های تصویربرداری خاص باشد.
3. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق:
– تصویرهای پردازش شده به عنوان ورودی به شبکه‌های عمیق داده می‌شوند. معمولاً از شبکه‌های عصبی عمیقی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای استخراج ویژگی‌ها و تشخیص الگوها در تصاویر استفاده می‌شود.
4. آموزش مدل:
– مدل شبکه عمیق با استفاده از داده‌های آموزشی ECG آموزش داده می‌شود. این داده‌ها باید دارای برچسب‌های صحیح برای هر نواحی زمانی یا نشانگان قلبی باشند.
5. ارزیابی مدل:
– مدل بر روی داده‌های تست ارزیابی می‌شود تا دقت و عملکرد آن ارزیابی شود. این مرحله نقش مهمی در اطمینان از کارایی مدل دارد.
6. تحلیل نتایج:
– پس از ارزیابی، نتایج بررسی شده و تحلیل می‌شوند. این می‌تواند شامل تشخیص نشانگان قلبی مختلف، تشخیص بیماری‌ها، یا موارد دیگر باشد.
7. تحلیل و تست نهایی سیگنال:
– نتایج مدل با موارد بالینی مقایسه می‌شوند تا بررسی شود آیا مدل قابلیت تطابق با موارد واقعی در محیط‌های بالینی را دارد یا خیر.
استفاده از یادگیری عمیق با تبدیل سیگنال ECG به تصویر امکان استفاده از توانایی‌های بینایی ماشین و یادگیری الگوهای پیچیده‌تر را فراهم می‌کند و می‌تواند بهبودهای قابل توجهی در دقت تشخیص الگوهای قلبی داشته باشد.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.