@article { author = {Jafari-Hafshejani, Nastaran and Mehri-Dehnavi, Alireza and Hajian, Reza and Boudagh, Shabnam and Behjati, Mohaddeseh}, title = {Classification of Cardiac Signals in Order to Diagnose Myocardial Infarction based on Extraction of Morphological Features from Spatio-Temporal Patterns of Vectorcardiogram Signals}, journal = {Journal of Isfahan Medical School}, volume = {37}, number = {548}, pages = {1192-1199}, year = {2019}, publisher = {Isfahan University of Medical Sciences}, issn = {1027-7595}, eissn = {1735-854X}, doi = {10.22122/jims.v37i548.12390}, abstract = {Background: One of the most common cardiovascular diseases (CVDs) in the world is myocardial infarction (MI). By analyzing electrocardiogram and vectorcardiography (VCG) signals, it is possible to identify and characterize heart diseases such as MI. One of the new methods of detection is the use of spatio-temporal parameters of VCG signals. This study aimed to correctly distinguish healthy signals from patients, achieve acceptable accuracy, and show the benefits of VCG and its application as a method to cover the shortcoming of electrocardiography.Methods: In this study, in addition to applying electrocardiogram signals in the time domain, spatio-temporal patterns of VCG signals were used to identify 80 patients with MI, and differentiate them from 80 healthy individuals.Findings: When combining the 12-lead electrocardiography (ECG) and the 3-lead VCG features applied to the Feedforward Neural Network classifier input, an accuracy of 91.2%, specificity of 92.6%, and specificity of 90% were obtained. The results were in higher values than when applied separately.Conclusion: The observations indicate that combined ECG and VCG methods can be effective in distinguishing MI cases from healthy cases. It is hoped that this method may be useful in the clinical evaluation and heart failure diagnosis.}, keywords = {Myocardial Infarction,Electrocardiography,Vectorcardiography,Wavelet transform,Neural Network Models}, title_fa = {طبقه‌بندی امواج قلبی به ‌منظور تشخیص سکته‌ی قلبی مبتنی بر استخراج ویژگی‌های ریخت‌شناسی از الگوهای فضایی- زمانی امواج وکتور کاردیوگرام}, abstract_fa = {مقدمه: یکی از شایع‌ترین بیماری‌های قلبی- عروقی (Cardiovascular diseases یا CVDs) در سراسر جهان سکته‌ی قلبی (Myocardial infarction یا MI) است. با پردازش و واکاوی امواج الکتروکاردیوگرام (Electrocardiography یا ECG) و وکتور کاردیوگرام (Vectorcardiography یا VCG)، می‌توان به تشخیص و توصیف بیماری‌های قلبی نظیر MI دست‌یافت. یکی از روش‌های نوین در تشخیص، استفاده از متغیرهای فضایی- زمانی امواج وکتور کاردیوگرام است. هدف از انجام این مطالعه، تفکیک صحیح امواج سالم از بیمار به‌ استفاده از طبقه‌بند شبکه‌ی عصبی مصنوعی و رسیدن به حساسیت و صحت قابل ‌قبول و همچنین، نشان دادن مزایای وکتور کاردیوگرافی و به‌ کارگیری آن به‌ عنوان روشی جهت پوشش معایب الکتروکاردیوگرافی بود.روش‌ها: در این تحقیق، علاوه بر به‌ کارگیری امواج الکتروکاردیوگرام در حوزه‌ی زمان، از الگوهای فضایی- زمانی امواج وکتور کاردیوگرام به‌ منظور شناسایی 80 بیمار مبتلا به MI و تمایز آن‌ها از 80 فرد سالم بهره بردیم.یافته‌ها: زمانی که ترکیب ویژگی‌های 12 لید ECG و 3 لید VCG به ورودی طبقه‌بند شبکه‌ی عصبی پیش‌خور (Feedforward neural network) اعمال شد، صحت 2/91 درصد، حساسیت 6/92 درصد و ویژگی 0/90 درصد حاصل شد که نتایج، مقادیر بالاتری را نسبت به زمانی که ویژگی‌ها به صورت جداگانه اعمال شوند، نشان می‌دهد.نتیجه‌گیری: مشاهدات بیانگر این است که روش‌های مبتنی بر ترکیب ECG و VCG، می‌توانند در تفکیک موارد MI از موارد سالم مؤثر باشند. امید است که این روش در ارزیابی بالینی و تشخیص نارسایی قلبی مفید واقع شود.}, keywords_fa = {سکته‌ی قلبی,الکتروکاردیوگرافی,وکتورکاردیوگرافی,تبدیل ویولت,مدل‌های شبکه‌ی عصبی}, url = {https://jims.mui.ac.ir/article_15969.html}, eprint = {https://jims.mui.ac.ir/article_15969_9c4b6cf56d2139e262c6e201dcd66871.pdf} }