Bücher von Sanjay Sanamdikar

Ce livre explique comment un réseau accusatoire génératif profond construit sur un grand ensemble de données peut détecter les arythmies avec plus de précision que les médecins. En outre, l'extraction de caractéristiques a toujours été considérée comme un élément essentiel de la classification des arythmies par électrocardiogramme. L'objectif de cette recherche est d'examiner la classification des arythmies par ECG à l'aide d'un réseau accusatoire génératif dense et profond. L'architecture GAN présentée dans ce livre peut être enseignée pour produire des signaux ECG comparables aux signaux ECG du monde réel. Les résultats indiquent que l'utilisation d'une stratégie basée sur les séquences pour tous les types de battements ECG améliore considérablement l'aire sous la courbe sur notre ensemble de tests. L'architecture traditionnelle ne prend pas naturellement en compte cette structure et souffre donc d'une baisse de performance lorsqu'une telle structure est informative. Cet ouvrage compare la technique proposée à l'analyse des composantes de principe du noyau avec régression incrémentielle du vecteur de support, aux transformées en ondelettes discrètes avec régression incrémentielle du vecteur de support et au réseau neuronal clairsemé général. Les résultats obtenus permettent de conclure que la technique GAN proposée est supérieure à ces trois méthodes, avec une précision globale de 97,44 %.

Questo libro spiega come una rete avversaria generativa profonda costruita su un ampio set di dati possa rilevare le aritmie in modo più accurato rispetto ai medici. Inoltre, l'estrazione delle caratteristiche è stata tradizionalmente considerata una componente essenziale della classificazione delle aritmie da elettrocardiogramma. Lo scopo di questa ricerca è esaminare la classificazione delle aritmie da ECG utilizzando una rete generativa avversaria profonda e densa. L'architettura GAN illustrata in questo libro può essere insegnata a produrre segnali ECG paragonabili a quelli del mondo reale. I risultati indicano che l'utilizzo di una strategia basata sulla sequenza per tutti i tipi di battito ECG migliora sostanzialmente l'area sotto la curva sul nostro set di test. L'architettura tradizionale non affronta naturalmente questa struttura e quindi soffre di una diminuzione delle prestazioni quando tale struttura è informativa. Questo libro confronta la tecnica proposta con l'analisi dei componenti di principio kernel con regressione vettoriale di supporto incrementale, la trasformata wavelet discreta con regressione vettoriale di supporto incrementale e la rete neurale rada generale. Dai risultati ottenuti, si conclude che la tecnica GAN proposta è superiore a questi tre metodi con un'accuratezza complessiva del 97,44%.

Este libro explica cómo una red adversarial generativa profunda construida sobre un gran conjunto de datos puede detectar arritmias con más precisión que los médicos. Además, la extracción de características se ha considerado tradicionalmente un componente esencial de la clasificación de arritmias en electrocardiogramas El propósito de esta investigación es examinar la clasificación de arritmias en ECG utilizando una red adversarial generativa profunda y densa. La arquitectura GAN que se muestra en este libro puede enseñarse a producir señales de ECG comparables a las señales de ECG del mundo real. Los resultados indican que el uso de una estrategia basada en secuencias para todos los tipos de latidos de ECG mejora sustancialmente el área bajo la curva en nuestro conjunto de pruebas. La arquitectura tradicional no aborda de forma natural esta estructura y, por lo tanto, sufre una disminución del rendimiento cuando dicha estructura es informativa. En este libro se compara la técnica propuesta con el análisis de componentes principales de kernel con regresión de vectores de soporte incremental, las transformadas wavelet discretas con regresión de vectores de soporte incremental y la red neuronal dispersa general. A partir de los resultados obtenidos, se concluye que la técnica GAN propuesta es superior a estos tres métodos con una precisión global del 97,44 por ciento.

In diesem Buch wird erläutert, wie ein tiefes generatives adversarisches Netzwerk, das auf einem großen Datensatz aufgebaut ist, Arrhythmien genauer erkennen kann als Ärzte. Darüber hinaus wird die Merkmalsextraktion traditionell als wesentlicher Bestandteil der Elektrokardiogramm-Arrhythmie-Klassifizierung angesehen. Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Untersuchung der EKG-Arrhythmie-Klassifizierung mithilfe eines tiefen, dichten generativen adversarischen Netzwerks. Der in diesem Buch vorgestellten GAN-Architektur kann beigebracht werden, EKG-Signale zu erzeugen, die mit realen EKG-Signalen vergleichbar sind. Die Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung einer sequenzbasierten Strategie für alle EKG-Schlagtypen die Fläche unter der Kurve auf unserem Testsatz erheblich verbessert. Die herkömmliche Architektur berücksichtigt diese Struktur nicht und leidet daher unter einer geringeren Leistung, wenn eine solche Struktur informativ ist. In diesem Buch wird die vorgeschlagene Technik mit der Kernel-Prinzipal-Komponenten-Analyse mit inkrementeller Support-Vektor-Regression, diskreten Wavelet-Transformationen mit inkrementeller Support-Vektor-Regression und allgemeinen spärlichen neuronalen Netzen verglichen. Aus den erzielten Ergebnissen wird geschlossen, dass die vorgeschlagene GAN-Technik diesen drei Methoden mit einer Gesamtgenauigkeit von 97,44 Prozent überlegen ist.

Este livro explica como uma rede adversarial generativa profunda construída sobre um grande conjunto de dados pode detetar arritmias com mais precisão do que os médicos. Além disso, a extração de características tem sido tradicionalmente vista como um componente essencial da classificação de arritmias por eletrocardiograma. O objetivo desta investigação é examinar a classificação de arritmias por ECG utilizando uma rede adversária generativa densa e profunda. A arquitetura GAN apresentada neste livro pode ser ensinada a produzir sinais ECG comparáveis aos sinais ECG do mundo real. Os resultados indicam que a utilização de uma estratégia baseada em sequência para todos os tipos de batimentos de ECG melhora substancialmente a área sob a curva no nosso conjunto de testes. A arquitetura tradicional não aborda naturalmente esta estrutura e, por conseguinte, sofre de uma diminuição do desempenho quando essa estrutura é informativa. Este livro compara a técnica proposta com a análise de componentes principais de kernel com regressão de vetor de suporte incremental, transformadas wavelet discretas com regressão de vetor de suporte incremental e rede neural esparsa geral. A partir dos resultados obtidos, conclui-se que a técnica GAN proposta é superior a estes três métodos, com uma exatidão global de 97,44%.

This book explains how a deep generative adversarial network built on a large dataset may detect arrhythmias more accurately than physicians. Furthermore, feature extraction has traditionally been seen as an essential component of electrocardiogram arrhythmia classification The purpose of this research is to examine ECG arrhythmia classification using a deep dense generative adversarial network. The GAN architecture shown in this book can be taught to produce ECG signals that are comparable to real-world ECG signals. The results indicate that using a sequence-based strategy for all ECG-beat types substantially improves area under curve on our test set. Traditional architecture does not naturally address this structure, and therefore suffers from decreased performance when such a structure is informative. This book compares the proposed technique to kernel principle component analysis with incremental support vector regression, discrete wavelet transforms with incremental support vector regression and general sparse neural network. From obtained results, it is concluded that the proposed GAN technique is superior to these three methods with an overall accuracy of 97.44 percent.

Les différents algorithmes de classification peuvent être utilisés pour classer les caractéristiques extraites du signal ECG. La performance de la classification dépend de la manière dont les vecteurs de caractéristiques peuvent être séparés dans l'espace des caractéristiques. L'architecture proposée présente une classification de l'arythmie basée sur l'ECG avec des caractéristiques plus robustes et un classificateur basé sur la régression. Elle propose une classification automatisée efficace des arythmies cardiaques à l'aide de la base de données MIT-BIH sur les arythmies et d'un ensemble de données cliniques locales. La méthode proposée a entraîné le classificateur de régression à vecteur de support incrémental avec 320 échantillons de différentes arythmies. La méthode proposée a été testée et comparée aux classificateurs les plus courants tels que le réseau neuronal artificiel, la machine à vecteur de support et le classificateur à distance minimale. La matrice de confusion montre clairement que l'algorithme proposé fonctionne bien pour les problèmes de reconnaissance de classes multiples. L'architecture proposée utilise les caractéristiques du domaine temporel et du domaine fréquentiel à des fins de classification. Grâce à l'utilisation de statistiques d'ordre supérieur, notre problème de classification devient plus simple que les caractéristiques morphologiques traditionnelles. L'algorithme proposé est très performant, même avec des données d'apprentissage réduites.

Los distintos algoritmos de clasificación pueden utilizarse para clasificar las características extraídas de la señal de ECG. El alto rendimiento de la clasificación depende de lo bien que puedan separarse los vectores de características en el espacio de características. La arquitectura propuesta presenta una clasificación de arritmias basada en ECG con características más robustas y un clasificador basado en regresión. Propone una clasificación automatizada eficaz de las arritmias cardiacas utilizando la base de datos de arritmias MIT-BIH y el conjunto de datos clínicos locales. El método propuesto ha entrenado el clasificador de regresión de vectores de soporte incremental con 320 muestras de diferentes arritmias. El método propuesto se ha probado y comparado con los clasificadores más comunes, como la red neuronal artificial, la máquina de vectores de soporte y el clasificador de distancia mínima. De la matriz de confusión se desprende claramente que nuestro algoritmo propuesto funciona bien para problemas de reconocimiento de clases múltiples. La arquitectura propuesta utiliza características de dominio de tiempo y frecuencia para la clasificación. Debido al uso de estadísticas de orden superior, nuestro problema de clasificación es más simple que las características morfológicas tradicionales. El algoritmo propuesto ofrece un alto rendimiento incluso con datos de aprendizaje más pequeños.

Os vários algoritmos de classificação podem ser utilizados para classificar as características extraídas do sinal ECG. O elevado desempenho da classificação depende da forma como os vectores de características podem ser separados no espaço de características. A arquitectura proposta apresenta uma classificação da arritmia baseada no ECG com características mais robustas e um classificador baseado na regressão. Propõe uma classificação automática eficaz da arritmia cardíaca utilizando a base de dados de arritmia MIT-BIH e o conjunto de dados clínicos locais. O método proposto treinou o classificador de regressão de vectores de apoio incremental com 320 amostras de diferentes arritmias. O método proposto foi testado e comparado com o classificador mais comum, como a rede neural artificial, a máquina de vectores de apoio e o classificador de distância mínima. A partir da matriz de confusão, é evidente que o algoritmo proposto funciona bem para o problema de reconhecimento de várias classes. A arquitectura proposta utiliza características do domínio do tempo e da frequência para efeitos de classificação. Devido à utilização de estatísticas de ordem superior, o nosso problema de classificação torna-se mais simples do que a característica morfológica tradicional. O algoritmo proposto apresenta um desempenho elevado mesmo com dados de aprendizagem mais pequenos.

I vari algoritmi di classificazione possono essere utilizzati per classificare le caratteristiche estratte dal segnale ECG. Le prestazioni elevate della classificazione dipendono dalla capacità di separare i vettori di caratteristiche nello spazio delle caratteristiche. L'architettura proposta presenta una classificazione delle aritmie basata sull'ECG con caratteristiche più robuste e un classificatore basato sulla regressione. Propone un'efficace classificazione automatizzata delle aritmie cardiache utilizzando il database delle aritmie MIT-BIH e il set di dati clinici locali. Il metodo proposto ha addestrato il classificatore incrementale di regressione vettoriale con 320 campioni di aritmie diverse. Il metodo proposto è stato testato e confrontato con i classificatori più comuni, come la rete neurale artificiale, la Support Vector Machine e il classificatore a distanza minima. Dalla matrice di confusione si evince che l'algoritmo proposto funziona bene per il riconoscimento di più classi. L'architettura proposta utilizza sia le caratteristiche del dominio del tempo che quelle del dominio della frequenza per la classificazione. Grazie all'uso di statistiche di ordine superiore, il problema della classificazione diventa più semplice rispetto alle tradizionali caratteristiche morfologiche. L'algoritmo proposto fornisce prestazioni elevate anche con dati di apprendimento più piccoli.

Die verschiedenen Klassifizierungsalgorithmen können verwendet werden, um extrahierte Merkmale aus dem EKG-Signal zu klassifizieren. Eine hohe Klassifikationsleistung hängt davon ab, wie gut die Merkmalsvektoren im Merkmalsraum getrennt werden können.Die vorgeschlagene Architektur bietet eine EKG-basierte Arrhythmie-Klassifizierung mit robusteren Merkmalen und einem regressionsbasierten Klassifikator. Es schlägt eine effektive automatisierte Klassifizierung von Herzrhythmusstörungen unter Verwendung der MIT-BIH-Arrhythmiedatenbank und des lokalen klinischen Datensatzes vor. Das vorgeschlagene Verfahren hat den Incremental Support Vector Regression Classifier mit 320 Proben verschiedener Arrhythmien trainiert. Die vorgeschlagene Methode wurde getestet und mit den gebräuchlichsten Klassifikatoren wie künstlichen neuronalen Netzwerken, Support Vector Machine und Minimum Distance Classifier verglichen. Aus der Konfusionsmatrix geht hervor, dass unser vorgeschlagener Algorithmus gut für das Problem der Erkennung mehrerer Klassen funktioniert. Die vorgeschlagene Architektur verwendet sowohl Zeit- als auch Frequenzbereichsmerkmale für Klassifizierungszwecke. Aufgrund der Verwendung von Statistiken höherer Ordnung wird unser Klassifizierungsproblem einfacher als herkömmliche morphologische Merkmale. Der vorgeschlagene Algorithmus lieferte selbst bei kleineren Lerndaten eine hohe Leistung.

The various classification algorithms can be used to classify extracted features from ECG signal. High performance of classification depends on how well the vectors of features can be separated in the feature space. Proposed architecture presents ECG based arrhythmia classification with more robust features and Regression based classifier. It proposes an effective automated classification of cardiac arrhythmia using MIT-BIH arrhythmia database and Local Clinical dataset. Proposed Method have trained the Incremental Support Vector Regression Classifier with 320 samples of different arrhythmias. Proposed Method has been tested and compared with the most common classifier such as Artificial Neural network, Support Vector Machine and Minimum Distance Classifier. From The confusion matrix it is clear that our proposed algorithm works well for multiple class recognition problem. Proposed Architecture uses both time and frequency domain features for classification purpose. Due to use of higher order statistic our classification problem becomes simpler than traditional morphological feature. Proposed algorithm delivered high performance even with smaller learning data.