پروپوزال برق و مهندسی پزشکی- طبقه بندی و تشخیص هوشمند آریتمی های قلبی به کمک شبکه های عصبی مصنوعی

پروپوزال برق طبقه بندی و تشخیص هوشمند آریتمی های قلبی به کمک شبکه های عصبی مصنوعی

پروپوزال  برق و  مهندسی پزشکی-17ص

((فایل  word و  قابل ویرایش می باشد.))

بعد از پرداخت به راحتی همان لحظه می توانید آن را دانلود کنید.

پروپوزال برق و  مهندسی پزشکی -طبقه بندی و تشخیص هوشمند آریتمی های قلبی به کمک شبکه های عصبی مصنوعی 

قیمت انجام پروپوزال از 250 هزار تومان تا 500 متغیر است که پروپوزال های آماده قیمت ناچیزی دارند.

پس منصف باشید و قیمت ها را با هم مقایسه کنید.

((((پروپوزال های سایت حاصل زحمت محققین سایت می باشد و  اینترنتی نیست.))))

فهرست مطالب:

بیان مسأله

اهمیت و ضرورت انجام تحقیق

مرور ادبیات و سوابق مربوطه

جنبه جدید بودن و نوآوری در تحقیق:

اهداف مشخص تحقیق

 هدف كاربردی، نام بهره‏وران

تعریف واژه‏ها و اصطلاحات فنی و تخصصی

شرح كامل روش تحقیق

شرح کامل روش (میدانی، كتابخانه‏ای) و ابزار

منابع :

 

منابع :

[1]      V.Rathikarani and P.Dhanalakshmi, ”Automatic Classification of ECG signal for Identifying Arrhythmia”, IJARCSSE,Vol.3,Issue.9, ISSN 2277 128X, 2013    . 

 [2]      M.Vijayavanan and V.Rathikarani, ”Automatic Classification of ECG Signal for Heart Disease Diagnosis using morphological features”,IJCSET, Vol. 5, No. 04, ISSN 2229-3345, 2014    . 

[3]     M.R.Homaeinezhad, ”ECG arrhythmia recognition via a neuro-SVM–KNN hybrid classifier with virtual QRS image-based geometrical features”, ELSEVIER, Expert Systems with Applications 39, pp 2047–2058, 2012.

 [4]     A.R.Sahab, ”An Automatic Diagnostic Machine for ECG Arrhythmias classification Based on Wavelet Transformation and Neural Networks ” ,IJCSSP , Vol 5 , Issue 3, 2011.

 [5]     Mastorakis, N.E., Theororous, N.J. Rot, E.S.-, EKG.PRO:an Expert system for ECG Analysis, Third IEEE Mediterranean Conference on Control and Automation, Limmassol, cypress, July 11-13, PP 457-459, 1995.

 [6]     M.AChikh,F.Bereksi Reguig, Applicat- ion of artificial neural networks to identify the premature ventricular contraction(PVC) beats Electronic, Journal, Technical Acoustics, http://www.ejta.org 2004.

 [7]     S.Banerjee, M.Mitra,” Application of Cross Wavelet Transform for ECG Pattern Analysis and Classification” IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, VOL. 63, NO. 2, FEBRUARY 2014.