Predictions of blood flow varations based on artificial neural network and doppler signal

• Tipo: Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
• Data: 2012

Autores

Carlos C. António (Autor) FEUP; Catarina F. Castro (Autor) FEUP; Luísa C. Sousa (Autor) FEUP; Rui Chaves (Autor) Outra

Ata de Conferência Internacional

Título: Proceedings ICEM15 - 15th International Conference on Experimental Mechanics

Páginas: 1089-1090

ICEM15 - 15th International Conference on Experimental Mechanics

Porto, 22-27 July 2012

Indexação

ISI Proceedings

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Classificação Científica

FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Outras ciências da engenharia e tecnologias

CORDIS: Ciências Tecnológicas ; Ciências da Saúde

Outras Informações

ID Authenticus: P-005-K2E

Abstract (EN): In this approach a surrogate model based on Artificial Neural Networks (ANN), Doppler signal and Finite Element Method (FEM) is developed aiming to investigate the carotid arterial conditions. Doppler measurements of blood flow velocities are used as input values in Artificial Neural Network developments based on supervised learning. The network is trained using a Genetic Algorithm (GA) supported by an elitist strategy to obtain the optimal ANN topology. The ANN is cross validated and tested with carotid arterial Doppler signal and FEM analysis. The use of this ANN surrogate model for classification of carotid arterial diagnosis problems is proposed.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Notas: Livro de resumos: Symp_17 pp.1089-1090; CD-ROM: paper ref 3797 com 9 páginas

Nº de páginas: 2