About: Integration of digital signal processing and artificial intelligence methods for intracardial signal complexity evaluation     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Projekt, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • Komplexně frakcionované síňové elektrogramy (KFAE) mohou reprezentovat elektrofyziologický substrát fibrilace síní. Vývoj algoritmů pro zpracování signálu  určených k identifikaci míst KFAE je zásadní pro rozvoj ablačních strategií. Chystáme se navrhnout nové algoritmy pro automatický popis A-EGM a jejich frakcionace, založené na vlnkové transformaci a více přístupů statistického zpracování signálu a technik  rozpoznávání a jiných metod a navrhujeme novou metodologii zpracování A-EGM signálu, která bude navržena a testována v tak vyčerpávající a obsáhlé formě jako nikdy předtím. Algoritmy pro zpracování signálu, popis a klasifikaci AEGM, které byly vyvinuty a ověřeny v Ph.D. práci, budou rozšířeny a rozpracovány. Vyvíjíme sofistikovanější metody extrakce příznaků, popisující A-EGM, abychom ukázali skryté charakteristiky A-EGM signálu ve vztahu k jeho stupni složitosti. Tyto na operátorovi nezávislé a plně automatické algoritmy pro hodnocení komplexity A-EGM signálu by měly představovat první takto široké spektrum nových přístupů ke zpracování A-EGM signálu a jeho analýze. (cs)
  • Complex fractionated atrial electrograms (CFAEs) may represent the electrophysiological substrate for atrial fibrillation. Progress in signal processing algorithms to identify CFAEs is crucial for the development of AF ablation strategies. A novel algorithms for automated description of A-EGMs fractionation based on wavelet transform and several statistical pattern recognition methods are being proposed and new methodology of AEGM processing is going to be designed and tested in such comprehensive form than ever  before. The algorithms for A-EGM processing, description and classification developed and validated in the Ph.D. thesis are going to be extended and embroidered. A more sophisticated feature extraction, A-EGM description methods and classification algorithms are going to be developed to show hiden characteristics of A-EGM signals according to their level of complexity. These operator-independent and fully automatic algorithms for A-EGMs complexity description should be the first usage of such broad spectrum of novel approaches in AEGMs processing. (en)
Title
  • Integrace digitálního zpracování obrazu a metod umělé inteligence pro hodnocení komplexity intrakardiálních signálů (cs)
  • Integration of digital signal processing and artificial intelligence methods for intracardial signal complexity evaluation (en)
http://linked.open...vai/cislo-smlouvy
http://linked.open...lsi-vedlejsi-obor
http://linked.open...avai/druh-souteze
http://linked.open...domain/vavai/faze
http://linked.open...vavai/hlavni-obor
http://linked.open...vai/vedlejsi-obor
http://linked.open...vavai/id-aktivity
http://linked.open.../vavai/id-souteze
http://linked.open...n/vavai/kategorie
http://linked.open...vai/klicova-slova
  • signal processing; artificial intelligence; recognition; clasification; atrial fibrillation; intracardial (en)
http://linked.open...avai/konec-reseni
http://linked.open...nujicich-prijemcu
http://linked.open...avai/poskytovatel
http://linked.open...avai/start-reseni
http://linked.open...ai/statni-podpora
http://linked.open...vavai/typProjektu
http://linked.open...ai/uznane-naklady
http://linked.open...ai/pocet-prijemcu
http://linked.open...cet-spoluprijemcu
http://linked.open...ai/pocet-vysledku
http://linked.open...ku-zverejnovanych
is http://linked.open...ain/vavai/projekt of
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 32 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software