Ventricular fibrillation (VF) and ventricular tachycardia (VT) are life-threatening signals. Automated external defibrillators can decrease the fatality rate if the VF/VT detection is stable and quick. This thesis proposes improved VF/VT detection. For our experiments, we use the complete Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia Database. Samples are analyzed under the same conditions in intervals of 7 s. Based on this data, we propose a time-delay transform. Then, we extract six shockable features, three known and three new, which are used to construct our Neural Network with Weight Fuzzy Membership Functions model (NEWFM). The result is better than the phase space reconstruction algorithm.
목차
Abstract 1. Introduction 2. The New VT/VF Detection 2.1. Haar Wavelet Transform 2.2. Time-delay Transform 2.3 Feature Extraction 2.4 Feature Selection 3. Experiment and Result 4. Conclusion References
키워드
Shockable detectionVF/ VTTDTNEWFMPSR.
저자
Xiyu. Zhou [ I.T. College Gachon University Seongnam, South Korea ]
Joon S. Lim [ I.T. College Gachon University Seongnam, South Korea ]
보안공학연구지원센터(IJBSBT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJBSBT)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Bio-Science and Bio-Technology
간기
격월간
pISSN
2233-7849
수록기간
2009~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
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