TAILIEUCHUNG - Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 9

Bước đầu tiên trong việc áp dụng mô hình Markov ẩn nhiệm vụ của phân khúc điện tâm đồ là kết hợp mỗi nhà nước trong mô hình với một khu vực cụ thể của điện tâm đồ. Như đã thảo luận trước đó trong mục , điều này có thể đạt được một cách giám sát | Hidden Markov Models for ECG Segmentation 305 Overview The first step in applying hidden Markov models to the task of ECG segmentation is to associate each state in the model with a particular region of the ECG. As discussed previously in Section this can either be achieved in a supervised manner . using expert measurements or an unsupervised manner . using the EM algorithm . Although the former approach requires each ECG waveform in the training data set to be associated with expert measurements of the waveform feature boundaries . the Pon Q Toff points and so forth the resulting models generally produce more accurate segmentation results compared with their unsupervised counterparts. Figure shows a variety of different HMM architectures for ECG interval analysis. A simple way of associating each HMM state with a region of the ECG is to use individual hidden states to represent the P wave QRS complex JT interval and baseline regions of the ECG as shown in Figure a . In practice it is advantageous to partition the single baseline state into multiple baseline states 9 one of which is used to model the baseline region between the end of the P wave and the start of the QRS complex termed baseline 1 and another which is used to model the baseline region following the end of the T wave termed baseline 2 . This model architecture which is shown in Figure b will be used throughout the rest of this Following the choice of model architecture the next step in training an HMM is to decide upon the specific type of observation model which will be used to capture the statistical characteristics of the signal samples from each hidden state. Common choices for the observation models in an HMM are the Gaussian density the Gaussian mixture model GMM and the autoregressive AR model. Section discusses the different types of observation models in the context of ECG segmentation. Before training a hidden Markov model for ECG .

• Y học thường thức
• giáo trình y khoa
• thực hành điện tâm đồ
• phân tích dữ liệu điện tâm đồ
• kỹ thuật y học
• bệnh tim mạch
• Giáo trình ngoại khoa thú y
• Ngoại khoa thú y
• Lý thuyết ngoại khoa thú y
• Bài giảng ngoại khoa thú y
• Bệnh ngoại khoa thú y
• Tài liệu ngoại khoa thú y
• giáo trình chẩn đoán và nội khoa thú y
• bài giảng chẩn đoán và nội khoa thú y
• tài liệu chẩn đoán và nội khoa thú y
• đề cương chẩn đoán và nội khoa thú y
• lý thuyết chẩn đoán và nội khoa thú y
• Giáo trình Sách tiếng Anh
• Tiếng Anh trong y khoa
• Giáo trình về kỹ năng giao tiếp
• Tài liệu y khoa
• Đàm thoại giao tiếp trong y khoa
• Cách viết thư trong y khoa
• Giáo trình Phòng trị bệnh ngoại khoa thú y
• Phòng trị bệnh ngoại khoa thú y
• Nhiễm trùng ngoại khoa
• Nguyên tắc điều trị viêm
• Phân loại nhiễm trùng ngoại khoa
• y học dân tộc
• y học phổ thông
• bệnh thường gặp
• y học thực hành
• kiến thức y học
• chuyên ngành y khoa
• lý thuyết y học
• giáo trình y học
• bài giảng y học
• bệnh lâm sàng
• chuẩn đoán bệnh
• Giáo trình Chẩn đoán nội khoa thú y
• Chẩn đoán nội khoa thú y Phần 2
• Chẩn đoán nội khoa thú y
• Công tác điều trị bệnh
• Bệnh nội khoa thú y
• Bệnh hệ tiêu hóa
• Giáo dục y khoa dựa trên năng lực
• Giáo dục y khoa
• Đào tạo y khoa
• Hệ thống chăm sóc sức khỏe
• Đổi mới chương trình đào tạo y khoa
• Kỹ thuật y khoa
• thủ thuật y khoa
• bí quyết y khoa
• phương pháp học y khoa