Wyszukiwanie:
|

|
Sortowanie:
|
|
|
Bibliografia Publikacji Pracowników PK (48401) | Inne bazy bibliograficzne (15019) Architektura i Sztuka Krakowa (2298) | Historia i Ludzie PK – baza w przygotowaniu (0) | Konferencje Krynickie - Referaty (7776) LXVII Konferencja Naukowa, 2022 (41) | LXVI Konferencja Naukowa, 2020 (67) | LXV Konferencja Naukowa, 2019 (58) | LXIV Konferencja Naukowa, 2018 (139) | LXIII Konferencja Naukowa, 2017 (136) | LXII Konferencja Naukowa, 2016 (150) | LXI Konferencja Naukowa, 2015 (145) | LX Konferencja Naukowa, 2014 (190) | LIX Konferencja Naukowa, 2013 (110) | LVIII Konferencja Naukowa, 2012 (168) | LVII Konferencja Naukowa, 2011 (111) | LVI Konferencja Naukowa, 2010 (130) | LV Konferencja Naukowa, 2009 (108) | LIV Konferencja Naukowa, 2008 (161) | LIII Konferencja Naukowa, 2007 (161) | LII Konferencja Naukowa, 2006 (123) | LI Konferencja Naukowa, 2005 (113) | L Konferencja Naukowa, 2004 (165) | XLIX Konferencja Naukowa, 2003 (125) | XLVIII Konferencja Naukowa, 2002 (137) | XLVII Konferencja Naukowa, 2001 (154) | XLVI Konferencja Naukowa, 2000 (140) | XLV Konferencja Naukowa, 1999 (161) | XLIV Konferencja Naukowa, 1998 (140) | XLIII Konferencja Naukowa, 1997 (153) | XLII Konferencja Naukowa, 1996 (164) | XLI Konferencja Naukowa, 1995 (173) | XL Konferencja Naukowa, 1994 (151) | XXXIX Konferencja Naukowa, 1993 (148) | XXXVIII Konferencja Naukowa, 1992 (117) | XXXVII Konferencja Naukowa, 1991 (125) | XXXVI Konferencja Naukowa, 1990 (109) | XXXV Konferencja Naukowa, 1989 (150) | XXXIV Konferencja Naukowa, 1988 (177) | XXXIII Konferencja Naukowa, 1987 (195) | XXXII Konferencja Naukowa, 1986 (190) | XXXI Konferencja Naukowa, 1985 (180) | XXX Konferencja Naukowa, 1984 (143) | XXIX Konferencja Naukowa, 1983 (141) | XXVIII Konferencja Naukowa, 1982 (120) | XXVII Konferencja Naukowa, 1981 (160) | XXVI Konferencja Naukowa, 1980 (169) | XXV Konferencja Naukowa, 1979 (177) | XXIV Konferencja Naukowa, 1978 (143) | XXIII Konferencja Naukowa, 1977 (120) | XXII Konferencja Naukowa, 1976 (143) | XXI Konferencja Naukowa, 1975 (132) | XX Konferencja Naukowa, 1974 (151) | XIX Konferencja Naukowa, 1973 (131) | XVIII Konferencja Naukowa, 1972 (112) | XVII Konferencja Naukowa, 1971 (120) | XVI Konferencja Naukowa, 1970 (116) | XV Konferencja Naukowa, 1969 (75) | XIV Konferencja Naukowa, 1968 (114) | XIII Konferencja Naukowa, 1967 (100) | XII Konferencja Naukowa, 1966 (106) | XI Konferencja Naukowa, 1965 (81) |
| Niepublikowane prace naukowe pracowników PK (1994-2012) (4941) |
|
Jednostki PK
Opcje
|
Seria/Czasopismo | | Information Sciences | Numeracja | | Vol. 619 | Data wydania | | 2023 | Język | | angielski | Typ nośnika | | online | Zakres stron | | 324-339 | Oznaczenie ilustracji | | rys., schem., tab., wykr. | Bibliografia (na str.) | | 338-339 | Bibliografia (liczba pozycji) | | 36 | Oznaczenie streszczenia | | Abstr. | ISSN | | 0020-0255 | Charakter pracy | | publikacja naukowa | Publikacja recenzowana | | tak | Rodzaj publikacji | | oryginalny artykuł naukowy (original article) | DOI | | 10.1016/j.ins.2022.11.069 | Opis bibliograficzny | | ECG-COVID: an end-to-end deep model based on electrocardiogram for COVID-19 detection / Ahmed S. Sakr, Paweł Pławiak, Ryszard Tadeusiewicz, Joanna Pławiak, Mohamed Sakr, Mohamed Hammad // Information ... więcejECG-COVID: an end-to-end deep model based on electrocardiogram for COVID-19 detection / Ahmed S. Sakr, Paweł Pławiak, Ryszard Tadeusiewicz, Joanna Pławiak, Mohamed Sakr, Mohamed Hammad // Information Sciences [Dokument elektroniczny]. – 2023, Vol. 619, s. 324-339 : rys., schem., tab., wykr. – Tryb dostępu: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025522013585. – Bibliogr. 36 poz., Abstr. – doi: 10.1016/j.ins.2022.11.069. – ISSN 0020-0255 |
Słowa kluczowe | | COVID-19, ECG, CNN, end-to-end, deep learning | Abstrakt | | The early and accurate detection of COVID-19 is vital nowadays to avoid the vast and rapid spread of this virus and ease lockdown restrictions. As a result, researchers developed methods to diagnose COVID-19. ... więcejThe early and accurate detection of COVID-19 is vital nowadays to avoid the vast and rapid spread of this virus and ease lockdown restrictions. As a result, researchers developed methods to diagnose COVID-19. However, these methods have several limitations. Therefore, presenting new methods is essential to improve the diagnosis of COVID-19. Recently, investigation of the electrocardiogram (ECG) signals becoming an easy way to detect COVID-19 since the ECG process is non-invasive and easy to use. Therefore, we proposed in this paper a novel end-to-end deep learning model (ECG-COVID) based on ECG for COVID-19 detection. We employed several deep Convolutional Neural Networks (CNNs) on a dataset of 1109 ECG images, which is built for screening the perception of COVID-19 and cardiac patients. After that, we selected the most efficient model as our model for evaluation. The proposed model is end-to-end where the input ECG images are fed directly to the model for the final decision without using any additional stages. The proposed method achieved an average accuracy of 98.81%, Precision of 98.8%, Sensitivity of 98.8% and, F1-score of 98.81% for COVID-19 detection. As cases of corona continue to rise and hospitalizations continue again, hospitals may find our study helpful when dealing with these patients who did not get significantly worse. |
Lista MNiSW/MEiN | | tak | Punktacja czasopisma | | 200 | Impact Factor | | 8.233 |
Publikacja w Open Access (OA) | | nie |
Link do publikacji | | przejdź | Kolekcja | | |
|