Przegląd Elektrotechniczny

Najstarsze czasopismo elektryków polskich. Ukazuje się od 1919 roku.

strona w języku polskim english page



Numer: 11/2014 Str. 227

Autorzy: Dawid Gradolewski , Piotr Tojza , Grzegorz Redlarski :

Tytuł: Adaptacyjny algorytm filtracji sygnału fonokardiograficznego wykorzystujący sztuczną sieć neuronową

Streszczenie: Podstawowym problemem podczas projektowania systemu autodiagnostyki chorób serca, bazującego na analizie sygnału fonokardiograficznego (PCG), jest konieczność zapewnienia, niezależnie od warunków zewnętrznych, sygnału o wysokiej jakości. W artykule, bazując na zdolności Sztucznej Sieci Neuronowej (SSN) do predykcji sygnałów periodycznych oraz quasi-periodycznych, został opracowany adaptacyjny algorytm filtracji dźwięków serca. Wykazano, że poprzez zastosowanie jednokierunkowej, dwuwarstwowej sieci neuronowej ze 100 neuronami w warstwie wejściowej oraz odpowiednio z 25 i 10 neuronami w warstwach ukrytych oraz poprzez zastosowanie algorytmu Silva-Almeida podczas uczenia sieci metodą wstecznej propagacji wraz z sigmoidalną funkcją pobudzenia tangensa hiperbolicznego, możliwa jest efektywna filtracja sygnału PCG. Opracowany algorytm został przetestowany zarówno dla dźwięków serca zarejestrowanych u osoby zdrowej (S1-S4) jak dla dźwięków serca osób posiadających zmiany patologiczne (normalne rozszczepienie tonu S1, klik wyrzutowy oraz dudnienie rozkurczowe).

Słowa kluczowe: Filtry Adaptacyjne, Sztuczna Inteligencja, Sztuczne Sieci Neuronowe, Fonokardiografia.

Numer DOI: 10.12915/pe.2014.11.58

wstecz