Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • 3. UTUCris-artikkelit
  • Rinnakkaistallenteet
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • 3. UTUCris-artikkelit
  • Rinnakkaistallenteet
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Machine Learning Based Classification of Myocardial Infarction Conditions Using Smartphone-derived Seismo- and Gyrocardiography

Matti Kaisti; Mikko Pänkäälä; Juhani Airaksinen; Mojtaba Jafari Tadi; Saeed Mehrang; Tuija Vasankari; Olli Lahdenoja; Tero Koivisto; Tuomas Kiviniemi

Machine Learning Based Classification of Myocardial Infarction Conditions Using Smartphone-derived Seismo- and Gyrocardiography

Matti Kaisti
Mikko Pänkäälä
Juhani Airaksinen
Mojtaba Jafari Tadi
Saeed Mehrang
Tuija Vasankari
Olli Lahdenoja
Tero Koivisto
Tuomas Kiviniemi
Katso/Avaa
Final draft (400.0Kb)
Lataukset: 

doi:10.22489/CinC.2018.110
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2021042720393
Tiivistelmä

In this paper, we attempt to classify the pre- and postoperation cardiac conditions of ST-elevation myocardial
infarction (STEMI) utilizing seismocardiography (SCG)
and gyrocardiography (GCG) signals recorded solely by a
smartphone. SCG and GCG signals were recorded from 20
MI patients who were admitted to Emergency Department
of Turku Hospital. Two measurements were recorded from
each subject, one before they proceeded to percutaneous
coronary intervention (pre-operation) and one afterwards
(post-operation) with an average time interval of 2 days.
Noise and artefact removal were applied to the signals and
subsequently 25 features were extracted. Two classification algorithms, random forest (RF) and support vector
machines (SVM), were deployed to discriminate the two
cardiac conditions. Accuracy rates of 74% and 78% were
obtained for RF and SVM, respectively. The results indicate that smartphone SCG-GCG based ischaemia analysis
has clinical implications that warrants further investigations. 

Kokoelmat
  • Rinnakkaistallenteet [19207]

Turun yliopiston kirjasto | Turun yliopisto
julkaisut@utu.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetAsiasanatTiedekuntaLaitosOppiaineYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy

Turun yliopiston kirjasto | Turun yliopisto
julkaisut@utu.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste