Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Support vector machine for MUAP scalograms classification

Tytuł:
Support vector machine for MUAP scalograms classification
Autorzy:
Dobrowolski, A.
Wierzbowski, M.
Tomczykiewicz, K.
Data publikacji:
2008
Słowa kluczowe:
PJR
SVM
SMO
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The paper presents a new approach to the computer aided diagnostic systems for the needs of quantitative electromyography. The approach is based on the analysis of wavelet scalograms of the motor unit action potentials calculated on the basis of 4th order Symlet wavelet. The scalograms provide the vector consisting of six features describing the state of a muscle. The vectors serve to carry out a classification of pathology by using support vector machines method.
W referacie przedstawiono nową metodę diagnostyczną opartą na analizie skalogramów wyznaczonych za pomocą falek Symlet 4. Z otrzymanych skalogramów wyekstrahowano 6 cech, które posłużyły do klasyfikacji rodzaju patologii przeprowadzonej z wykorzystaniem metody maszyn wektorów nośnych. Implementacja programowa metody stworzy narzędzie diagnostyczne wspomagające badanie EMG o wysokim prawdopodobieństwie prawidłowej oceny stanu mięśnia.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies