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Klassifikation hochverstärkter EKG Signale durch RBF Netzwerke

  • Conference paper
Mustererkennung 1995

Part of the book series: Informatik aktuell ((INFORMAT))

Zusammenfassung

Die ventrikuläre Spätpotentialanalyse im hochverstärkten EKG ist eine weitverbreitete nicht-invasive Methode, um Patienten mit einem erhöhten Risiko ventrikulärer Tachyar-rhythmien zu identifizieren und um eine Risikoabschätzung nach Myokardinfarkt durchzuführen. Bei der Spätpotentialanalyse im Zeitbereich werden üblicherweise drei Parameter extrahiert. Mit diesen Werten wird, anhand von empirisch ermittelten Grenzen, eine Aussage über das Vorhandensein von Spätpotentialen, als niederamplitudigen, höherfrequenten Signalen am Ende eines Herzschlages, gemacht [8,4].

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Literatur

  1. E.W. Cheney. Multivariate Approximation Theory: Selected Topics. Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), 1986.

    Google Scholar 

  2. G. Breithardt et al. Standards for analysis of ventricular late potentials using high resolution or signal-averaged electrocardiography. European Heart Journal, 12:473- 480, 1991.

    Google Scholar 

  3. K. Fukunaga. Introduction to Statistical Pattern Recognition. Academic press, 1990.

    MATH  Google Scholar 

  4. M. Höher and V. Hombach. Ventrikuläre Spätpotentiale - Teil I Grundlagen. Herz & Rhythmus, 3(3):l-7, 1991.

    Google Scholar 

  5. T. Kohonen. Seif-Organization and Associative Memory. Springer, Berlin, 1989.

    Google Scholar 

  6. U. Kreßel, J. Schürmann, and J. Franke. Neuronale Netze für die Musterklassifikation. In B. Radig, editor, Mustererkennung 1991, pages 1–18. Springer Verlag, 1991.

    Google Scholar 

  7. G.G. Lorentz. Approximation of Functions. Chelsea Pub. Company, 1986.

    Google Scholar 

  8. M.B. Simson. Use of signals in the terminal QRS complex to identify patients with ventricular tachycardia after myocardial infarction. Circulation, 64(2):235–242, 1981.

    Article  Google Scholar 

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© 1995 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Schwenker, F., Kestler, H.A., Höher, M., Palm, G. (1995). Klassifikation hochverstärkter EKG Signale durch RBF Netzwerke. In: Sagerer, G., Posch, S., Kummert, F. (eds) Mustererkennung 1995. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-79980-8_46

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-79980-8_46

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

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  • Online ISBN: 978-3-642-79980-8

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