Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: http://elib.bsu.by/handle/123456789/114020
Заглавие документа: Analysis of 24-hour ambulatory blood pressure monitoring data using support vector machine
Авторы: Voitikova, M. V.
Khursa, R. V.
Тема: ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Медицина и здравоохранение
ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Автоматика. Вычислительная техника
Дата публикации: 2014
Издатель: Minsk : Education and Upbringing
Библиографическое описание источника: Nonlinear Phenomena in Complex Systems. - 2014. - Vol. 17, N 1. - P. 50-56
Аннотация: This paper presents an effective hemodynamic classification algorithm for blood pressure (BP) monitoring data. The proposed approach takes into account two aspects of the hemodynamic states detection, namely the linear regression modeling of BP parameters and the classification block on the base of Data Mining algorithm called Support Vector Machine (SV M). At first, 4 features are extracted from the BP signals and then these features are reduced to only 2, finally, the SV M-classifier is used to classify the hemodynamic states. The proposed classification method is applied to clinical database. Thus 9 types of the hemodynamic states, including latent hypertension and high-risk hypertension, can be discriminated by SV M-classifier with the accuracy of 96%.
URI документа: http://elib.bsu.by/handle/123456789/114020
ISSN: 1561-4085
Располагается в коллекциях:2014. Volume 17. Number 1

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
v17no1p50.pdf105,51 kBAdobe PDFОткрыть


Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.