کتاب تشخیص ‏مجموعه ‏ی ‏QRS ‏درسیگنالECG ‏با ‏استفاده ‏از ‏تبدیل ‏موجک

کتاب تشخیص مجموعه‌ی QRS در سیگنال ECG با استفاده از تبدیل موجک؛ راهکاری نوین در تحلیل سیگنال‌های قلبی

کتاب “تشخیص مجموعه‌ی QRS در سیگنال ECG با استفاده از تبدیل موجک” به بررسی روش‌های نوین پردازش سیگنال‌های الکتروکاردیوگرام (ECG) با هدف شناسایی دقیق و خودکار مجموعه‌ی QRS می‌پردازد. این اثر علمی و تخصصی برای پژوهشگران، متخصصان مهندسی پزشکی و علوم مرتبط، رویکردی عملی برای تحلیل و تشخیص الگوهای سیگنال قلبی ارائه می‌دهد.

درباره کتاب

سیگنال‌های ECG به عنوان ابزار مهم در تحلیل وضعیت قلب، حاوی اطلاعات ارزشمندی در مورد فعالیت الکتریکی آن هستند. تشخیص مجموعه‌ی QRS به دلیل اهمیت آن در شناسایی ریتم و اختلالات قلبی، یکی از بخش‌های اساسی تحلیل سیگنال ECG محسوب می‌شود. در این کتاب، از تکنیک تبدیل موجک برای شناسایی دقیق‌تر این مجموعه استفاده شده است که به دلیل توانایی آن در تحلیل داده‌های زمان-فرکانس، ابزاری قدرتمند برای پردازش سیگنال محسوب می‌شود.

موضوعات کلیدی کتاب

• مقدمه‌ای بر سیگنال ECG و مجموعه‌ی QRS: آشنایی با ساختار سیگنال‌های قلبی و اهمیت شناسایی QRS.
• تبدیل موجک: معرفی مفاهیم پایه و کاربردهای آن در پردازش سیگنال‌های پزشکی.
• روش‌های تشخیص QRS: مقایسه‌ی روش‌های سنتی و مدرن در تحلیل سیگنال ECG.
• پیاده‌سازی الگوریتم‌ها: ارائه‌ی مراحل دقیق و کاربردی برای شناسایی مجموعه‌ی QRS با تبدیل موجک.
• مطالعات موردی و نتایج: بررسی داده‌های واقعی برای ارزیابی کارایی روش‌های پیشنهادی.

ویژگی‌های برجسته کتاب

1. رویکرد کاربردی و تحقیقاتی: مناسب برای دانشجویان و پژوهشگران علاقه‌مند به پردازش سیگنال.
2. توضیحات گام‌به‌گام: ارائه‌ی مراحل پیاده‌سازی الگوریتم‌ها برای درک بهتر خوانندگان.
3. استفاده از داده‌های واقعی: تحلیل و مقایسه‌ی نتایج در شرایط مختلف.
4. ارائه ابزارهای نوین: معرفی تکنیک‌های پیشرفته در تحلیل داده‌های پزشکی.

چرا این کتاب را بخوانید؟

• اگر به پردازش سیگنال‌های زیستی و کاربردهای آن در پزشکی علاقه دارید.
• اگر به دنبال یادگیری روش‌های پیشرفته تحلیل سیگنال ECG هستید.
• اگر می‌خواهید با تکنیک‌های تبدیل موجک در زمینه مهندسی پزشکی آشنا شوید.

مخاطبان کتاب

• دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های مهندسی پزشکی، برق و علوم کامپیوتر.
• متخصصان حوزه تحلیل داده‌های زیستی و پزشکی.
• علاقه‌مندان به توسعه الگوریتم‌های شناسایی خودکار در پزشکی.

سفارش کتاب

برای خرید کتاب “تشخیص مجموعه‌ی QRS در سیگنال ECG با استفاده از تبدیل موجک” و دسترسی به جدیدترین روش‌های پردازش سیگنال، به بخش فروشگاه سایت مراجعه کنید یا از طریق تماس با ما سفارش دهید.

این کتاب دریچه‌ای به دنیای پردازش سیگنال‌های زیستی و توسعه تکنیک‌های پیشرفته برای ارتقای سلامت قلب است.

در ادامه فهرست این کتاب قابل مشاهده است:

فصـل اول 13
رسانش الکتریکی در قلب 16
موج ECG در طول هدایت الکتریکی 18
الکتروکاردیوگرافی 20
فصل دوم 23
فصل سوم 31
استخراج ویژگی های سیگنال ECG قلب 31
سیستم استاندارد ECG 32
سیگنال الکتروکاردیوگرام 34
تفسیر ECG براساس کامپیوتر 40
تبدیل ویولت 42
تبدیل فوریه زمان کوتاه در مقابل تبدیل ویولت 43
نیاز به معماری مؤثر DWT 46
تبدیل ویولت گسسته 47
تبدیل ویولت پیوسته 48
تبدیل ویولت گسسته  50
تبدیل ویولت گسسته و بانک فیلتر ها 51
تجزیه و تحلیل چند رزولوشنی با استفاده از بانک فیلتر ها 51
شرایط برای بازسازی کامل 53
خانواده موجک 54
کاربرد ها 61
معماری بانک فیلتر موجک 63
معماری بانک فیلتر 63
مقایسه ی ملاحظات پیاده سازی 69
تکنیک محاسبات توزیعی 70
فیلتر های به کارگیری شده 74
فیلتر بالاگذر 74
فیلتر پایین گذر 75
فیلتر Savitzky-Golay 76
فصل چهارم 79
نتايج و تفسير آن ها 79
تشریح کد های MATLAB 83
مقایسه خروجی ها 85
فصل پنجم 97
جمع‌بندي 98
منـابع و مآخـذ 101
پیوست 105

📘 پرسش و پاسخ درباره کتاب “تشخیص مجموعه‌ی QRS در سیگنال ECG با استفاده از تبدیل موجک”

1️⃣ این کتاب درباره چیست؟ 🤔

📖 این کتاب به بررسی روش‌های پردازش سیگنال ECG برای تشخیص مجموعه‌ی QRS در قلب می‌پردازد. همچنین، از تبدیل موجک (Wavelet Transform) برای استخراج ویژگی‌های سیگنال استفاده می‌کند.

2️⃣ مجموعه‌ی QRS در سیگنال ECG چیست؟ 💓

🔹 مجموعه‌ی QRS شامل سه موج Q، R و S است که نشان‌دهنده دپولاریزاسیون بطن‌ها و بخش مهمی از سیگنال ECG است. تشخیص دقیق این مجموعه برای تحلیل فعالیت قلبی بسیار مهم است.

3️⃣ تبدیل موجک (Wavelet Transform) چیست و چرا در پردازش ECG کاربرد دارد؟ 🌀

✅ تبدیل موجک یک تکنیک ریاضی است که برای تحلیل سیگنال‌های غیرایستا مانند ECG استفاده می‌شود. این تبدیل زمان و فرکانس را به‌طور همزمان بررسی می‌کند و در تشخیص ویژگی‌های مهم سیگنال ECG، از جمله مجموعه‌ی QRS، بسیار مؤثر است.

4️⃣ چه تفاوتی بین تبدیل موجک و تبدیل فوریه وجود دارد؟ 🔬

📌 تبدیل فوریه (FFT): سیگنال را فقط از نظر فرکانسی تحلیل می‌کند و اطلاعات زمانی را از بین می‌برد.
📌 تبدیل موجک (Wavelet Transform): به‌طور همزمان زمان و فرکانس را بررسی می‌کند و برای سیگنال‌های پیچیده مانند ECG مناسب‌تر است.

5️⃣ چرا تشخیص مجموعه‌ی QRS اهمیت دارد؟ ⚕️

🔍 مجموعه‌ی QRS اطلاعاتی درباره ریتم قلبی، بیماری‌های قلبی و نارسایی‌های الکتریکی فراهم می‌کند. تشخیص دقیق این مجموعه برای مانیتورینگ بیماران، دستگاه‌های پزشکی و تشخیص زودهنگام بیماری‌های قلبی ضروری است.

6️⃣ چه روش‌هایی برای تشخیص QRS در ECG وجود دارد؟ 📊

🔹 روش‌های مبتنی بر آستانه (Threshold-Based Methods)
🔹 روش‌های پردازش سیگنال (مانند تبدیل موجک و فیلترهای دیجیتال)
🔹 روش‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

7️⃣ معماری بانک فیلتر موجک چیست؟ 🏗️

📌 بانک فیلتر موجک شامل فیلترهای بالاگذر و پایین‌گذر است که برای تجزیه و تحلیل سیگنال ECG در سطوح مختلف فرکانسی به کار می‌روند. این معماری به بهبود دقت تشخیص مجموعه‌ی QRS کمک می‌کند.

8️⃣ چه فیلترهایی در پردازش ECG استفاده می‌شوند؟ 🎛️

🔹 فیلتر بالاگذر (High-Pass Filter): حذف نویز و استخراج اجزای با فرکانس بالا
🔹 فیلتر پایین‌گذر (Low-Pass Filter): حذف نویز فرکانس بالا و حفظ بخش‌های اصلی سیگنال
🔹 فیلتر Savitzky-Golay: کاهش نویز و حفظ شکل موج

9️⃣ پردازش سیگنال ECG چه کاربردهایی دارد؟ 🏥

✅ تشخیص بیماری‌های قلبی (مانند آریتمی و فیبریلاسیون دهلیزی)
✅ مانیتورینگ بیماران در بیمارستان‌ها
✅ توسعه دستگاه‌های پوشیدنی پزشکی
✅ تحقیقات علمی در حوزه فیزیولوژی قلب

🔟 این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟ 📚

📌 دانشجویان و محققان مهندسی پزشکی و پردازش سیگنال
📌 پزشکان و متخصصان قلب که با تحلیل ECG سروکار دارند
📌 برنامه‌نویسان MATLAB که به پردازش داده‌های پزشکی علاقه دارند
📌 متخصصان یادگیری ماشین که روی تشخیص خودکار بیماری‌های قلبی کار می‌کنند

📢 نتیجه‌گیری کلی درباره کتاب 📖

این کتاب یک منبع عالی برای درک پردازش سیگنال ECG، تشخیص مجموعه‌ی QRS و کاربرد تبدیل موجک در پزشکی است. علاوه بر مفاهیم تئوری، کدهای MATLAB و مقایسه روش‌های مختلف برای تشخیص QRS را نیز ارائه می‌دهد.

🚀 اگر به پردازش سیگنال‌های پزشکی و تحلیل ECG علاقه‌مند هستید، این کتاب برای شماست! 💡