research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
QT interval analysis in type 2 diabetic patients

Author: Kawthar H. Msayer
Journal: Journal of the Faculty of Medicine مجلة كلية الطب ISSN: 00419419 Year: 2010 Volume: 52 Issue: 4 Pages: 462-467
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Summary:-Background: The electrocardiographic QT interval has been extensively studied in diabetes mellitus. Recently, there has been increasing interest in the relationship between diabetes and QT abnormalities .The QT interval, which is easily obtained from a standard resting electrocardiogram( ECG), reflected the total duration of ventricular myocardial depolarization and repolarization. The heart rate corrected QT interval (QTc) by Bazett's formula on the electrocardiogram has been proposed as a risk factor for ventricular arrhythmias in diabetes mellitus. Dispersion of QT(QTd) is defined as the difference between maximum and minimum QT interval QT interval on 12 lead ECG, which reflected spatial ventricular repolarization in homogeneity ,has been report to increase in diabetic subjects compare with non diabetic subjects. Patients and Methods: Type 2 diabetic patients (n=80) and healthy subjects (n=25) were required to have 12-lead ECG suitable for QT analysis ,QT interval was measured in each lead to found(maximum, minimum, and mean ).QT interval vary according to the heart rate, it can be corrected using Bazett's formula to give QTc interval, and to found (maximum, minimum, and mean).Dispersion of QT interval(QTd) was calculate using the difference between the maximum and minimum QT interval duration as same as for dispersion of corrected QT interval(QTcd). Result: There were significant difference in QT interval indices between type 2 diabetic and healthy subjects (P<0.05) as well as the correct QT interval indices. ROC curve analysis of QT and QTc interval duration parameters demonstrated that no QT parameters performs better than maximum and minimum of QT and QTc, areas under ROC curve were(0.69 and 0.66 P<0.001)for maximum and mean QT respectively and (0.80 and 0.75 P<0.001) for maximum and mean QTc respectively. From this result we can say that QTc parameters better than QT parameters in context of patients and control differences. In multiple linear regression models, maximum, mean, and dispersion of QT interval were significantly affect by diabetes mellitus after adjustment for age, gender, body mass index (BMI), and heart rate. Whereas, only maximum and mean QTc were significantly affected by diabetes mellitus after adjustment for age, gender, and BMI. Prolongation of QT interval (QTc and QTd) also seen in a diabetic subjects which significant different as compare to the healthy subjects. Conclusion: The result of this study indicate that corrected QT interval (maximum and mean)in a routine ECG is a useful marker to identify the QT abnormalities differentiating diabetes type 2 from healthy subjects.


Article
Finite Element Based Solution of Laplace's Equation Applied to Electrical Activity of the Human Body
العنصر المحدد لحل معادلة لابلاس مطبقة على النشاط الكهربائي للجسم الأنساني

Author: Zainab T. Baqer زينب توفيق باقر
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 4 Pages: 37-51
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Computer models are used in the study of electrocardiography to provide insight into physiological phenomena that are difficult to measure in the lab or in a clinical environment.
The electrocardiogram is an important tool for the clinician in that it changes characteristically in a number of pathological conditions. Many illnesses can be detected by this measurement. By simulating the electrical activity of the heart one obtains a quantitative relationship between the electrocardiogram and different anomalies.
Because of the inhomogeneous fibrous structure of the heart and the irregular geometries of the body, finite element method is used for studying the electrical properties of the heart.
This work describes the implementation of the Conjugate Gradient iterative method for the solution of large linear equation systems resulting from the finite element method. A diagonal Jacobi preconditioner is used in order to accelerate the convergence. Gaussian elimination is also implemented and compared with the Precondition Conjugate Gradient (PCG) method and with the iterative method. Different types of matrix storage schemes are implemented such as the Compressed Sparse Row (CSR) to achieve better performance. In order to demonstrate the validity of the finite element analysis, the technique is adopted to solve Laplace's equation that describes the electrical activity of the human body with Dirichlet and Neumann boundary conditions. An automatic mesh generator is built using C++ programming language. Initially a complete finite element program is built to solve Laplace's equation. The same accuracy is obtained using these methods. The results show that the CSR format reduces computation time compared to the order format. The PCG method is better for the solution of large linear system (sparse matrices) than the Gaussian Elimination and back substitution method, while Gaussian elimination is better than iterative method.

نماذج الحاسبات تستخدم لدراسة التخطيط الكهربائي لعمل القلب للتَزويد برؤية إلى الظواهرِ الفسلجيةِ التي صعبة القيَاْس في المختبرِ أَو في بيئة سريرية. التخطيط الكهربائي لعمل القلب أداة مهمة للطبيب في انهاّ تَتغيّرُ على نحو مميز في عدد مِنْ الشروطِ الباثولوجيةِ . العديد من الأمراض ممكن ان تكتشف بهذا المقياس. بمحاكاة النشاطِ الكهربائيِ للقلبِ يحصلُ على علاقة كمّية بين التخطيط الكهربائي و أشياء غير سوية مختلفة. بسبب التركيب الغير متجانس الليفي للقلب والجسم الهندسي الغير منتظم, طريقة العنصر المحدد استخدمت لدراسة الخواص الكهربائية للقلب.يصف هذا العمل بناء طريقة التدرج المرافق التكرارية لحل مجموعة المعادلات الخطية الكبيرة الناتجة من طريقة العنصر المحدد. ان طريقة الشرط الاولي لجاكوبي القطري ( PCG) استخدمت لتسريع الاقتراب. طريقة الحذف الكاوسي ايضا بنيت وقورنت معها ومع الطريقة التكرارية. لقد تم استخدام انواع مختلفة من طرق خزن المصفوفات مثل طريقة الصف المتفرق المضغوط للحصول على افضل اداء. لغرض التحقق من دقة الحسابات لتحليل العنصر المحدد,اسلوب تقني تبني لحل معادلة لابلاس التي تصف النشاط الكهربائي لقلب الانسان ضمن شروط (العالمان) درشلت ونيومان. مولد شبكة الي بني بأستخدام لغة برمجة C++ . في البداية برنامج العنصر المحدد الكامل بني لحل معادلة لابلاس. نفس الدقة حصل عليها من هذه الطرق. طريقة الشرط الاولي لجاكوبي القطري PCG هي الافضل في النظام الخطي الكبير من طريقة الحذف الكاوسي و طريقة الحذف الكاوسي افضل من الطريقة التكرارية.


Article
ECG CLASSIFICATION USING SLANTLET TRANSFORM AND ARTIFICIAl NEURAL ARTIFICIAL NETWORK

Authors: Rasha Thabit --- Tarik Zeyad --- Sadiq J. Abou-Loukh
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2010 Volume: 16 Issue: 1 Pages: 4510 -4526
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Automatic detection and classification of cardiac arrhythmias is important for diagnosis of cardiac abnormality. This paper shows a method to accurately classify ECG arrhythmias through a combination of slantlet transform and artificial neural network (ANN). The ability of the slantlet transform to decompose signal at various resolutions allows accurate extraction of features from non-stationary signals like ECG. The low frequency coefficients, which contain the maximum information about the arrhythmia, were selected from the slantlet decomposition. These coefficients are fed to a Multi-Layer Perceptron (MLP) artificial neural network which classifies the arrhythmias. In the present work the ECG data is taken from standard MIT-BIH database. The proposed system is capable of distinguishing the normal sinus rhythm and nine different arrhythmias. The overall accuracy of classification of the proposed approach is 98.40 %. Three other transformation methods are used and the accuracy of the classification of each was compared with the slantlet system accuracy. These transformation methods are: the Fourier transform which gives 67.80% accuracy, the discrete cosine transform which gives 92.72% accuracy, and the wavelet transform (using Haar and Daubechies-4 scaling function coefficients, which give an accuracies of 96.02% and 96.25% respectively).

إن كشف و تصنيف حالات القلب المرضية مهم في تشخيص الحالات القلبية الشاذة. هذا البحث يوضح طريقة لتصنيف الحالات المرضية من تخطيط القلب و ذلك من خلال دمج التحويل (Slantlet) مع الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN). قدرة التحويل (Slantlet) على تحليل الأشارة إلى عناصرها ذات الدقة المختلفة تسمح بإستخلاص أدق للميزات التي تحملها الأشارات غير المستقرة مثل الاشكال الموجية لتخطيط القلب الكهربائي. المعاملات ذات التردد الواطيء (و التي تحتوي على أعظم نسبة من المعلومات عن الحالة المرضية) تم إختيارها من التحليل الناتج من إستخدام التحويل (Slantlet). هذه المعاملات تم تجهيزها الى شبكة عصبية اصطناعية متعددة الطبقات و التي بدورها تقوم بتصنيف الحالات المرضية. في العمل المقدم تم أخذ بيانات تخطيط القلب الكهربائي من قاعدة البيانات القياسية (MIT-BIH). .إن النظام المقترح قادر على التمييز بين الحالة الطبيعية و تسعة حالات مرضية. الدقة الاجمالية للتصنيف في الطريقة المقدمة هي 98.40٪ . كذلك تم أستخدام ثلاث طرق تحويلات أخرى و تم مقارنة دقة التصنيف لكل طريقة مع الدقة الناتجة بإستخدام التحويل (Slantlet). هذه الطرق هي التحويل (Fourier) الذي يعطي دقة 67.80٪, التحويل (discrete cosine) و الذي يعطي دقة 92.72٪ و التحويل (Wavelet) [ بإستخدام معاملات دالة الحجم (Haar) و (Daubechies-4) و التي أعطت دقة 96.02٪ و 96.25٪ على التوالي].


Article
Comparison of the RLS and LMS Algorithms to Remove Power Line Interference Noise from ECG Signal
المقارنه بين خوارزمية (اقل معدل تربيع) و خوارزمية (تكرار اقل تربيع)لازالة ضوضاء قدرة الخط ألتداخلي من اشارة تخطيط القلب

Author: Noor K. Muhsin نور كمال محسن
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 2 Pages: 51-61
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Biomedical signal such as ECG is extremely important in the diagnosis of patients and is commonly recorded with a noise. Many different kinds of noise exist in biomedical environment such as Power Line Interference Noise (PLIN). Adaptive filtering is selected to contend with these defects, the adaptive filters can adjust the filter coefficient with the given filter order. The objectives of this paper are: first an application of the Least Mean Square (LMS) algorithm, Second is an application of the Recursive Least Square (RLS) algorithm to remove the PLIN. The LMS and RLS algorithms of the adaptive filter were proposed to adapt the filter order and the filter coefficients simultaneously, the performance of existing LMS algorithm of the adaptive filters cause completely removing of the PLIN comparing with the RLS algorithm that reducing the noise level only.

الاشارات الطبيه مثل اشارة تخطيط القلب مهمه جدا في تشخيص المرضى و عادة تسجل معها ضوضاء. هناك الكثير من انواع الضوضاء التي تسجل في البيئه الطبيه مثل ضوضاء قدرة الخط ألتداخلي. المرشحات المتكيفه اختيرت للتغلب على هذه العيوب، المرشحات المتكيفه بامكانها تغيير معاملات المرشح مع اعطاء رتبة المرشح. المهمه الاولى في هذا البحث هو تطبيق خوارزمية (اقل معدل تربيع)، المهمه الثانيه في هذا البحث هو تطبيق خوارزمية (تكرار اقل تربيع) لازالة ضوضاء قدرة الخط ألتداخلي. خوارزمية (اقل معدل تربيع) و خوارزمية (تكرار اقل تربيع) للمرشحات المتكيفه اختيرت لتهىء رتبة المرشح و عوامله بشكل متزامن. اداء خوارزمية (اقل معدل تربيع) تؤدي الى ازالة ضوضاء قدرة الخط ألتداخلي نهائيا مقارنة بخوارزمية (تكرار اقل تربيع) التي تؤدي الى تقليل مستواه فقط.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

Arabic and English (2)

English (2)


Year
From To Submit

2010 (4)