Repository logo
Communities & Collections
All of DSpace
  • English
  • العربية
  • বাংলা
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Ελληνικά
  • Español
  • Suomi
  • Français
  • Gàidhlig
  • हिंदी
  • Magyar
  • Italiano
  • Қазақ
  • Latviešu
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Српски
  • Svenska
  • Türkçe
  • Yкраї́нська
  • Tiếng Việt
Log In
New user? Click here to register. Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "berhoum, adel"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Results Per Page
  • Sort Options
  • No Thumbnail Available
    Item
    Apprentissage automatique des maladies cardiagues dans le systéme big data
    (جامعة الوادي University of Eloued, 2019-06-22) berhoum, adel; belhadi, mohamed tahar
    "أمراض القلب بشكل عام والرجفان البطيني على وجه الخصوص هي اضطرابات ضربات القلب المرتبطة بالنتائج القاتلة والموت المفاجئ. نتيجة لذلك ، تلعب الأدوات والأساليب دورًا حيويًا في التنبؤ بأمراض القلب وإدارتها. نقترح نظامًا للتعلم الآلي يقوم بتشخيص أنواع مختلفة من عدم انتظام ضربات القلب ويشجع أطباء القلب على اتخاذ التدابير الوقائية المناسبة، يقوم هذا النظام باكتشاف وتصنيف عدم انتظام ضربات القلب تلقائيًا من خلال تسجيلاتECG وقراءتها. ويرتبط النموذج المنجز بالأنظمة الموزعة على شبكة الإنترنت. لتلقي ECG المرسلة من قبل المرضى إلى الأطباء. يتم التنبؤ بالمرض من خلال خوارزمية التعلم الآلي في نظام البيانات الكبيرة، وسوف يستجيب لوصف المرض بطريقة معينة لقراءة تخطيط القلب وفقا للمعايير الدولية AAMI . الهدف من العملية هو مساعدة أطباء القلب على اتخاذ القرار المناسب في الوقت المناسب. ""Les maladies cardiaques en général et la Fibrillation ventriculaire (FV) en particulier sont des troubles du fréquence rythme cardiaque associés à des conséquences fatales et à la mort subite. En conséquence, les outils et les méthodes jouent un rôle essentiel dans la classification, la prédiction et l'analyse des maladies cardiaques. Nous proposons un système d’apprentissage automatique qui classe différents types d’arythmie et encourage les cardiologues à prendre les mesures préventives appropriées. Le système détecte et classe automatiquement les arythmies dans les enregistrements ECG. Le modèle à préparer est lié par des systèmes distribués pour attirer l’ECG et l’envoyer aux médecins. L’ECG, formé de fréquence de rythme cardiaque, sera classé et prédit par l'algorithme d’apprentissage automatique dans le système Big data selon la description de la maladie dans les normes internationales AAMI pour lire l'ECG L'objectif de système est d'aider les cardiologues à prendre la décision appropriée en bon moment."

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback