การพัฒนาเครื่องตรวจคลื่นไฟฟ้าหัวใจเพื่อวิเคราะห์โรคหัวใจเต้นผิดจังหวะ

Development of an ECG machine to diagnose arrhythmias

Name: สุพีรวงศ์ โพธิกนิษฐ์

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรมดิจิทัล

Name: มหศักดิ์ เกตุฉ่ำ

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรมดิจิทัล

ThaSH: นิวรัลเน็ตเวิร์ค (วิทยาการคอมพิวเตอร์)

ThaSH: โรคหัวใจเต้นผิดจังหวะ -- การรักษา

ThaSH: เครื่องตรวจคลื่นไฟฟ้าหัวใจ -- การออกแบบและการสร้าง

Abstract: โรคหัวใจและหลอดเลือด ( Cardiovascular disease; CVD) เป็นสาเหตุอันคับหนึ่งของการเสียชีวิตของ ประชากร โลก โคยมีผู้เสียชีวิตจากกลุ่มโรคนี้ประมาณ 17.9 ล้านกน และจากสถิติข้อมูลการเสียชีวิตของคนไทย ในกลุ่มโรคหัวใจและหลอดเลือค พบว่า ร้อยละ 80 เสียชีวิตด้วยกล้ามเนื้อหัวใจขาคเลือคเฉียบพลัน ก่าใช้จ่าย ในการรักษาพยาบาลเฉลี่ยของผู้ป่วยโรคหัวใจสูงถึง 6,906 ล้านบาทต่อปี ส่งผลกระทบต่อกุณภาพชีวิตของประชากร ทั้งในระดับบุกกล กรอบกรัว สังกม และประเทศชาติ แสดงให้เห็นว่า โรคหัวใจและหลอดเลือคเป็นโรคที่มี ความรุนแรงและจำเป็นต้องได้รับการคูแลอย่างเร่งด่วน การพัฒนาองค์ความรู้และเทคโนโลยีสำหรับวินิจฉัยโรค และกำกับติดตามอาการของผู้ป่วยจึงมีความสำคัญเป็น อย่างมาก การวิจัยครั้งนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนา เครื่องตรวจกลื่นไฟฟ้หัวใจเพื่อวิเกราะห์ โรคหัวใจเต้นผิด จังห วะ โคยใช้ข้อมูลกลื่น ไฟฟ้าหัวใจจากฐานข้อมูล MIT- BIH Arrhythmia โดยใช้แบบจำลองที่สร้างด้วยอัลกอริทึม โกรงข่ายประสาทเทียม อัลกอริที่มโกรงข่ายประสาทเทียม คอนโวลูชัน อัลกอริ ทึมโครงข่ายประสาทเทียมแบบวน กลับ และอัลกอริทึมลองชอร์ท-เทอมเม็มโมรี ผลการวิจัย พบว่าแบบจำลองที่สร้างด้วยอัลกอริทึมโกรงข่ายประสาท เทียมคอนโวลูชันมีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์สูงที่สุด

Abstract: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in the world population, with approximately 17.9 million deaths attributed to this group of diseases. Statistics on mortality rates for Thai people in the group of heart and vascular diseases reveal that 80% of deaths are caused by sudden myocardial infarction. The average healthcare expenditure for heart disease patients is up to 6,906 million baht per year, impacting the quality of life for individuals, families, communities, and nations. These facts demonstrate that cardiovascular disease is a severe and urgent health issue that requires close monitoring and rapid care. Therefore, the development of knowledge and technology for diagnosis and patient monitoring is of paramount importance. The purpose of this research is to develop an electrocardiogram (ECG) analysis device using data from the MIT-BIH Arrhythmia database and a model constructed with neural network algorithms, convolutional neural network algorithms, recurrent neural network algorithms, and long short-term memory algorithm. The research found that the model constructed with the convolutional neural network algorithm was the most effective for analyzing ECG signals

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Created: 2566

Modified: 2567-01-04

Issued: 2567-01-04

บทความ/Article

application/pdf

BibliograpyCitation : ใน มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ คณะเทคโนโลยสารสนเทศและนวัตกรรมดิจิทัล. การประชุมวิชาการระดับชาติด้านคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ ครั้งที่ 19 (NCCIT 2023) (pp.435-450). กรุงเทพฯ : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	NCCIT 2023pp.435-440.pdf	418.39 KB	3	2024-09-06 08:08:53

ใช้เวลา

0.027613 วินาที