شماره ركورد
23848
شماره راهنما
BIOMED2 224
عنوان
توسعه و بهبود پيشبيني مرگ ناگهاني قلبي بر اساس نرخ ضربان قلب بهمنظور پيادهسازي بر روي سيستمهاي نهفته
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي پزشكي- بيوالكتريك
دانشكده
فني و مهندسي
تاريخ دفاع
1403/04/16
صفحه شمار
103 ص.
استاد راهنما
دكتر محمدرضا يزدچي
كليدواژه فارسي
مرگ ناگهاني قلبي , تغييرات نرخ ضربان قلب , سيگنالهاي الكتروكارديوگرام , كاهش ويژگي , ، شبكه عصبي پيچشي , شبكه عصبي كانولوشنال
چكيده فارسي
مرگ ناگهاني قلبي (SCD) يكي از علل اصلي مرگومير در سراسر جهان است كه بيش از 50 درصد از مرگوميرهاي مرتبط با بيماريهاي قلبي عروقي را شامل ميشود و پس از سرطان بهعنوان عامل اصلي مرگ در رتبه دوم قرار دارد. اين پديده ناشي از اختلال شديد عملكرد قلب است كه نارسايي سيستم قلبي عروقي را تسريع ميكند. اگر احيا بهموقع انجام نشود، منجر به قطع نبض، فشارخون، فعاليت تنفسي و درنهايت منجر به مرگ مغزي و مرگ بيولوژيكي ميشود. با توجه به اهميت اين موضوع، ابزارها و روشهاي مختلفي در پزشكي مدرن براي ارزيابي عملكرد قلب، ازجمله ثبت سيگنالهاي قلبي، الكتروكارديوگرام (ECG) و آنژيوگرافي ايجادشده است. تجزيهوتحليل تصاوير ضبطشده بهشدت به تخصص متخصصان پزشكي متكي است و ازآنجاييكه تغييرات قابلتوجهي در عملكرد قلب ميتواند بهطور ناگهاني و تقريباً آني در لحظه وقوع يك رويداد رخ دهد، احتمال خطاهاي تشخيصي قابلتوجه است. اين امر بيماران را در معرض خطر قابلتوجهي از مرگ قرار ميدهد. بنابراين، بازيابي سريع عملكرد طبيعي قلب و گردش خون بسيار مهم است. عليرغم دسترسي عمومي به دفيبريلاتورها در قرن بيست و يكم، يك استراتژي بهينه و مؤثرتر شامل پيشبيني مرگ ناگهاني قلبي قبل از وقوع آن است. مطالعات متعددي در اين زمينه انجامشده است تا هوش و دقت چنين اقدامات پيشبيني را افزايش دهد. در اين پروژه، پيشبيني مرگ ناگهاني قلبي از طريق پردازش سيگنالهاي الكتروكارديوگرام (ECG) انجام ميشود. در ابتدا، مراحل پيشپردازش و استخراج ويژگي بر روي سيگنالهاي ECG ورودي، با استفاده از الگوريتم شبكه عصبي پيچشي (RCN) براي استخراج ويژگيهاي كليدي از سيگنالهاي ECG خام انجام ميشود. اين شبكه عصبي كانولوشنال (CNN) را قادر ميسازد تا الگوهاي پيچيده مرتبط با ديناميك قلبي را بياموزد و طبقهبندي كند. بااينحال، تكرارهاي بعدي نشان داد كه حذف اين مراحل منجر به صحت پيشبيني بالاتر ميشود. ارزيابي مدل آموزشديده توانايي آن را در پيشبيني اپيزودهاي مرگ ناگهاني قلبي با صحت 98% تا 20 دقيقه قبل از رويداد نشان داد كه منعكسكننده مقادير بالاي حساسيت و امتيازات 1F است.
نتايج اين مطالعه اثربخشي روش پيشنهادي را در پيشبيني اوليه رويدادهاي مرگ ناگهاني قلبي برجسته ميكند و ابزار ارزشمندي براي افزايش مداخلات باليني و نتايج در افراد در معرض خطر مرگ ناگهاني قلبي ارايه ميدهد.
كليدواژه لاتين
heart diseases , heart rate changes , electrocardiogram symptoms , feature reduction , recurrent network , convolutional neural network
عنوان لاتين
Development and improvement of sudden cardiac death prediction based on heart rate to be implemented on latent systems
گروه آموزشي
مهندسي پزشكي
چكيده لاتين
Heart disease is one of the leading causes of death in the world, accounting for more than 50% of heart disease and second only to cancer as the leading cause of death. This phenomenon is the consequences of intense activity on the operating system, which causes the destruction of the heart systems in people, and if not resuscitated in time, it leads to the loss of pulse, blood pressure, breathing, and then brain death and finally biological death. Due to the importance of the subject, practical tools and methods have been invented to investigate the field of heart function in modern medicine, which I can mention methods such as recording heart signals, electrocardiogram, angiography, etc. Due to the fact that the analysis of the images recorded on the hearts of experts and because severe changes in the function occur in a way, can occur in a moment, the probability of error in diagnosis is high and, in most cases, the lives of patients are at risk of death. Therefore, the rapid restoration of regular heart function and blood supply can be very beneficial. Despite public access to defibrillators in the 21st century, the optimal and important solution is to predict the health of that health in advance. For this reason, many studies have been done in this field to make it smarter and increase accuracy and diagnosis. In this project, heart health is predicted by using electrocardiogram processing.
At first, the preprocessing and application steps were performed on the input ECG signals, the RCN algorithm was used to extract key features from the raw ECG cases, enabling the CNN model to learn and classify patterns related to cardiac dynamics. But subsequent iterations showed that the deletion of these steps is correctly predicted. evaluation of the race training model showed it in SCD predictions with an accuracy of 98% 20 minutes, which showed an accuracy of and a score of F1.
The results of this study highlight the proposed method in predicting SCD events.
تعداد فصل ها
5
فهرست مطالب pdf
36075
نويسنده