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Developing neural network model for predicting cardiac and cardiovascular health using bioelectrical signal processing

医学诊断 信号(编程语言) 谐波 医学 人工神经网络 信号处理 心电图 疾病 计算机科学 心脏病学 人工智能 内科学 数字信号处理 工程类 病理 电压 计算机硬件 程序设计语言 电气工程
作者
Sergey Filist,Riad Taha Al-Kasasbeh,О. В. Шаталова,Altyn Amanzholovna Aikeyeva,Nikolay Korenevskiy,Ashraf Shaqadan,Andrey Trifonov,Maksim Ilyash
出处
期刊:Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering [Taylor & Francis]
卷期号:25 (8): 908-921 被引量:22
标识
DOI:10.1080/10255842.2021.1986486
摘要

Coronary vascular disease (CHD) is one of the most fatal diseases worldwide. Cardio vascular diseases are not easily diagnosed in early disease stages. Early diagnosis is important for effective treatment, however, medical diagnoses are based on physician's personal experiences of the disease which increase time and testing cost to reach diagnosis. Physicians assess patients' condition based on electrocardiography, sonography and blood test results. In this research we develop classification model of the functional state of the cardiovascular system based on the monitoring of the evolution of the amplitudes of the first and second harmonics of the system rhythm of 0.1 Hz. We separate the signal to three streams; the first stream works with natural electro cardio signal, the other two streams are obtained as a result of frequency analysis of the amplitude- and frequency-detected electro cardio signal. We use sliding window of a demodulated electro cardio signal by means of amplitude and frequency detectors. The developed NN model showed an increase in accuracy of diagnostic efficiency by 11%. The neural network model can be trained to give accurate early detection of disease class.
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