KANA, Michel, Marcel JIŘINA and Jiří HOLČÍK. Estimation of Sympathetic and Parasympathetic Level during Orthostatic Stress using Artificial Neural Networks. In Recent Advances in Mechatronics. Berlin: Springer, 2009, p. 431-436. ISBN 978-3-642-05021-3.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Estimation of Sympathetic and Parasympathetic Level during Orthostatic Stress using Artificial Neural Networks
Name in Czech Odhad úrovně působení sympatiku a parasympatiku během ortostatické zátěže pomocí umělých neuronových sítí
Authors KANA, Michel (120 Cameroon), Marcel JIŘINA (203 Czech Republic) and Jiří HOLČÍK (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution).
Edition Berlin, Recent Advances in Mechatronics, p. 431-436, 6 pp. 2009.
Publisher Springer
Other information
Original language English
Type of outcome Proceedings paper
Field of Study 20600 2.6 Medical engineering
Country of publisher Czech Republic
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
RIV identification code RIV/00216224:14710/09:00043002
Organization unit Institute of Biostatistics and Analyses
ISBN 978-3-642-05021-3
UT WoS 000277076900073
Keywords (in Czech) orthostatic stress sympathetic parasympathetic system artificial neural networks
Keywords in English ortostatická zátěž sympatikus parasympatikus umělá neuronová síť
Tags International impact, Reviewed
Changed by Changed by: prof. Ing. Jiří Holčík, CSc., učo 97675. Changed: 4/1/2011 08:55.
Abstract
This study deals with the development of a new method to quantify the effect of orthostatic stress on the cardiovascular system. Orthostatic hypotension in healthy subjects triggers the baroreflex, which induces increased sympathetic activity and decreased parasympathetic activity. We performed a tilt-table test on 19 healthy subjects while measuring electrocardiogram, galvanic skin resistance and blood pressure signals. We developed a method for inverse parameters identification using artificial neural networks to fit the experimental data and identify physiological parameters (sympathetic and parasympathetic level). We implemented a supervised controller in the form of mathematical model of the baroreflex which was used to estimate the sympathetic and parasympathetic levels for a selected set of experimental data. Obtained result was used as training set for our artificial neural network. The network was able to estimate the levels of sympathetic and parasympathetic discharge.
Abstract (in Czech)
Tato studie se zabývá vývojem nové metody pro kvantifikaci vlivu ortostatického testu na kardiovaskulární soustavu. Model byl použit pro vyhodnocení testu na sklápěcím stole na 19 zdrvých osobách, během kterého byl měřen EKG signál, galvanický kožní odpor a tlak krve. K identifikaci úrovně vlivu sympatiku a parasympatiku na kardiovaskulární soustavu byl vyvinut nový algoritmus využívající umělou neuronovou síť. Odhadnuté parametry byly úspěšně srovnány s reálnými naměřenými hodnotami. Dále byl navrhnut klasifikátor, který byl schopen predikce pohlaví, věku, váhy a zdravotního stavu vyšetřovaného pacienta na základě odhadnutých modelových parametrů.
PrintDisplayed: 1/5/2024 12:07