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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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1 篇 cardea biomed te...
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1 篇 kunal mankodiya
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检索条件"主题词=M-QRS algorithm"

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m-qrs: An Efficient qrs Detection algorithm for mobile Health Applications 17

m-QRS: An Efficient QRS Detection Algorithm for Mobile Healt...

引用

17th International Conference on E-health Networking, Application & Services (HealthCom)

作者： Amiri, Amir mohammad Abhinav mankodiya, Kunal Univ Rhode Isl Dept Elect Comp & Biomed Engn Kingston RI 02881 USA Cardea Biomed Technol Pvt Ltd Cardea Labs New Delhi India

ISBN: (纸本)9781467383257

When using the available m-health systems, ECG data for a small duration is recorded and sent to a server for processing and arrhythmia detection. Since arrhythmia occurrence is not so frequent in early stages, a need is felt to develop a real time and continuous arrhythmia monitoring system on the phone itself. This paper provides a novel approach to detect qrs complexes from a high fidelity ECG data obtained from B.E.A.T.(R) hardware for arrhythmia monitoring in real time. Our approach referred to as m-qrs uses continuous wavelet transform at its kernel and its efficiency is compared to that of Pan-Tompkins's which is a standard qrs detection algorithm widely used for arrhythmia detection. It was found that our algorithm uses lesser computation time when compared to Pan-Tompkins and was found to be mobile friendly. This provides an opportunity to develop further algorithms to perform continuous and real-time arrhythmia monitoring on affordable smartphones without internet dependability.

关键词： ECG BEAT (R) mobile health m-qrs algorithm Pan- Tompkins algorithm

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m-qrs: An Efficient qrs Detection algorithm for mobile Health Applications

m-QRS: An Efficient QRS Detection Algorithm for Mobile Healt...

引用

International Conference on E-health Networking, Application & Services

作者： Amir mohammad Amiri Abhinav Kunal mankodiya Dept. of Electrical Computer and Biomedical Engineering University of Rhode Island Cardea Biomedical Technologies Pvt. Ltd Cardea Labs

ISBN: (纸本)9781467383264

When using the available m-health systems, ECG data for a small duration is recorded and sent to a server for processing and arrhythmia detection. Since arrhythmia occurrence is not so frequent in early stages, a need is felt to develop a real time and continuous arrhythmia monitoring system on the phone itself. This paper provides a novel approach to detect qrs complexes from a high fidelity ECG data obtained from B.E.A.T. hardware for arrhythmia monitoring in real time. Our approach referred to as m-qrs uses continuous wavelet transform at its kernel and its efficiency is compared to that of Pan-Tompkins's which is a standard qrs detection algorithm widely used for arrhythmia detection. It was found that our algorithm uses lesser computation time when compared to Pan-Tompkins and was found to be mobile friendly. This provides an opportunity to develop further algorithms to perform continuous and real-time arrhythmia monitoring on affordable smartphones without internet dependability.

关键词： ECG B.E.A.T. mobile health m-qrs algorithm Pan-Tompkins algorithm

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