回顾心音小波神经网络应用程序

文摘

心音的调查是一个重要的心血管评估技术包含内脏的生理和强迫信息的各种组件以及它们之间的合作。本文希望安排一个框架,用于解剖心音以及程序调查和安排。元素分离通过移动岭衰变和归一化平均应用科学家能源,一个完全独特的柔软的神经系统战略与结构学习预计勇气声音特征。探讨了完全不同的途径对陈列的信息,我们的方法将有效地准备所有的心音不承受那些过去不显眼的心脏疾病。

关键字

心音、能源、神经网络

介绍

心脏诊断过程是广泛利用在病人和医生判断内脏器官功能的存在异常。但一个麻烦的积累能力。现在信号由中心似乎没有完全发现使用医疗器械然而另外发现心音图在监视器屏幕上。一些病理条件导致杂音和畸变的高速钢在phonocardiography比早些时候表现丰富的区域单元通过症状反映出来。

心音信号的处理

它描述了有关各种阶段在心音的分析和独立的涟漪返工作为最受欢迎的方法生物信号过程(1- - - - - -5]。因此,此外,也更新策略之间存在的缺口分析心音和心音申请临床诊断的应用进行了综述。创建了大量的进步但是至关重要的差距仍然存在。有一个短缺的协议分析输出;inter-patient信号处理规则的能力仍然是有问题的(6- - - - - -14];临床验证的方法研究技术的综述文献中没有足够严格的大部分;和本身的知识完整,测定单位面积仍不确定,,大多数时候二极管不准确解释的结果(15- - - - - -19]。心音信号或PCG信号传统的心脏是由2个不同的活动特别主要的心音,S1和第二心音,S2。这些对应的传统心音羽扇,dup各自。在心脏异常的情况下,可以有许多替代初始和第二信号之间的活动听起来(20.- - - - - -26]。

听诊和phonocardiography不仅仅给必要的临床数据但易于使用和价格有效。PCG也是一个极好的工具,诊断过程中的指导和帮助理解血液动力学的心。在发展中国家,无论豪华一些医疗设施仍认为,这种成本效益方法提供治疗可以改善患者的生命周期控制器病态(27- - - - - -30.]。

心音的十七个古代和19异常声波划分模式经验模式分解峰度(EMD)支持。S1, S2,脉搏和心跳杂音有分歧。这些片段反向传播人工神经网络(安)31日- - - - - -35]。完全完全不同的神经网络用于S1、脉冲音和心跳杂音然后相加的结果这些网络用于心脏瓣膜疾病特征。S1神经网络架构完全完全不同,脉搏和心跳杂音(36- - - - - -42]。

神经网络

统计分析和数据建模通常使用神经网络(43- - - - - -49]。神经网络通常使用的后果包括表达在分类方面,或预测。

神经网络是把相互关联的流程组件组装容易,单位或者节点,其实用性是松散的,支持动物营养细胞。网络的过程能力等在国际单位联系的优势,或权重的方法获得的适应或学习,一群训练模式(50- - - - - -58]。

神经网络在许多应用程序中被广泛使用

神经网络的应用

以下是用于神经网络的应用程序

1。字符识别

2。图像压缩

3所示。股票市场预测

4所示。旅行推销员问题

5。医学、电子鼻、安全性和贷款申请

6。各种各样的应用程序

神经网络模拟似乎是最近才出现的。然而,这一领域建立了计算机的出现之前,历经至少一个主要打击和其他一些时代(59- - - - - -66年]。

有许多重要的进步得益于廉价pc仿真的利用率。把初始的热情后,部门幸存下来的沮丧和羞辱67年- - - - - -74年]。在这个时代曾经是微不足道的资金和技术支持,必要的进步是由相对较少的人员(75年- - - - - -87年]。明斯基的印刷书籍和Papert,期间他们总结一般感觉沮丧(针对神经网络)的研究人员,因此,被大多数接受而不是更多的分析。目前,神经网络领域享有利益改善和增加相应的资金88年- - - - - -99年]。

结论

神经网络是适合预测区域的单元统计主要归因于学习仅仅从例子中,与没有被迫可能带来额外添加额外的数据混乱比预测的影响。神经网络单元能够推广和区域单位免疫噪音。在相反的一方面,它通常实现向上| | |不可能不可思议| |不可想象的难以忍受的| |出问题不可接受|行不通|高不可攀|不|不切实际的},特别是神经网络学到了什么,此外费力来估计可能的预测误差。

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