• Treffer 2 von 3
Zurück zur Trefferliste

Certainty in QRS detection with artificial neural networks

  • Detection of the QRS complex is a long-standing topic in the context of electrocardiography and many algorithms build upon the knowledge of the QRS positions. Although the first solutions to this problem were proposed in the 1970s and 1980s, there is still potential for improvements. Advancements in neural network technology made in recent years also lead to the emergence of enhanced QRS detectors based on artificial neural networks. In this work, we propose a method for assessing the certainty that is in each of the detected QRS complexes, i.e. how confident the QRS detector is that there is, in fact, a QRS complex in the position where it was detected. We further show how this metric can be utilised to distinguish correctly detected QRS complexes from false detections.

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Suche bei Google Scholar Statistik - Anzahl der Zugriffe auf das Dokument
Metadaten
Verfasserangaben:Jonas ChromikORCiD, Lukas PirlORCiD, Jossekin Jakob BeilharzORCiD, Bert ArnrichORCiDGND, Andreas PolzeORCiDGND
DOI:https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102628
ISSN:1746-8094
ISSN:1746-8108
Titel des übergeordneten Werks (Englisch):Biomedical signal processing and control
Verlag:Elsevier
Verlagsort:Oxford
Publikationstyp:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Datum der Erstveröffentlichung:24.04.2021
Erscheinungsjahr:2021
Datum der Freischaltung:02.01.2023
Freies Schlagwort / Tag:Artificial neural networks; Electrocardiography; Machine; QRS detection; Signal-to-noise ratio; learning
Band:68
Aufsatznummer:102628
Seitenanzahl:12
Fördernde Institution:German Federal Ministry of Education and Research (BMBF)Federal Ministry of Education & Research (BMBF) [16SV8559]
Organisationseinheiten:An-Institute / Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering gGmbH
DDC-Klassifikation:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit / 610 Medizin und Gesundheit
Peer Review:Referiert
Publikationsweg:Open Access / Hybrid Open-Access
Lizenz (Deutsch):License LogoCC-BY - Namensnennung 4.0 International
Verstanden ✔
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.