Cardiorespiratory interaction using nonlinear data processing techniques in patients undergoing test tube T

J. I. Trapero, Carlos Julio Arizmendi, C. A. Forero, S. K. Lopez, B. F. Giraldo

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Resumen

The estimate of the optimal time to remove the ventilator from a patient in intensive care remains critical in clinical practice. This study analyzes the breathing pattern from cardiorespiratory signals extubation patients undergoing performing resampling the signal, then the Symbolic Dynamics technique for data processing is implemented, together with the techniques of Support Vector Machines (SVM) and Linear Discriminant Analysis (LDA) for classifying 154 patients conglomerates in the Group Success and Failure Group classification, obtaining the best result obtained from 93.87 ± 0.01 % prediction, for SVM.

Idioma originalInglés
Páginas (desde-hasta)465-468
Número de páginas4
PublicaciónIFMBE Proceedings
DOI
EstadoPublicada - 2017
Evento7th Latin American Congress on Biomedical Engineering, CLAIB 2016 - Bucaramanga, Santander, Colombia
Duración: 26 oct. 201628 oct. 2016

Líneas de Investigación UNAB

  • Automatización y Control

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Cardiorespiratory interaction using nonlinear data processing techniques in patients undergoing test tube T'. En conjunto forman una huella única.

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