Analysis of cardiorespiratory interaction in patients submitted to the T-tube test in the weaning process implementing symbolic dynamics and neural networks
Visualitza/Obre
08396175.pdf (385,9Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
10.1109/ICAIBD.2018.8396175
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/127803
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2018
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
The determination of the optimal time of the patients in weaning trial process from Mechanical Ventilation (MV), between patients capable of maintaining spontaneous breathing and patients that fail to maintain spontaneous breathing, is a very important task in intensive care unit. Symbolic Dynamic (SD) and Neural Networks (NN) techniques were applied in order to develop a classifier for the study of patients on weaning trial process. The respiratory pattern of each patient was characterized through different time series. In order to reduce the dimensionality of the system Forward Selection is implemented, obtaining a classification performance result of 85,96 ±6,26% with 64 variables differentiating between 3 classes analyzed at same time. © 2018 IEEE.
CitacióArizmendi, C. [et al.]. Analysis of cardiorespiratory interaction in patients submitted to the T-tube test in the weaning process implementing symbolic dynamics and neural networks. A: International Conference on Artificial Intelligence and Big Data, ICAIBD 2018. "2018 International Conference on Artificial Intelligence and Big Data, ICAIBD 2018". 2018, p. 101-105.
ISBN978-153866987-7
Versió de l'editorhttps://ieeexplore.ieee.org/document/8396175
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
08396175.pdf | 385,9Kb | Accés restringit |