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首页> 外文会议>2010 International Symposium on Computer Communication Control and Automation >Assessment of peripheral vascular occlusive disease using adaptive network-based fuzzy inference system
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Assessment of peripheral vascular occlusive disease using adaptive network-based fuzzy inference system

机译：基于自适应网络的模糊推理系统评估周围血管闭塞性疾病

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This paper proposes the assessment of diabetic foot using adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS). Diabetic foot occurs due to peripheral vascular occlusive disease (PVOD) and leads to disable claudication and gangrene. According to previous study, the transit timing, shape waveforms, and normalized amplitudes of photoplethysmography (PPG) signals tend to increase with PVOD severity. An ANFIS is proposed to assess PVOD using the absolute bilateral differences of the timing parameters ΔPTTf, ΔPTTp, and ΔRT. For twenty subjects, including normal condition (Nor), lower-grade disease (LG), and higher-grade disease (HG) groups, the results will show high accuracy for PVOD assessment.
机译：本文提出了基于自适应网络的模糊推理系统（ANFIS）对糖尿病足的评估。糖尿病足是由于周围血管闭塞性疾病（PVOD）引起的，并导致disable行和坏疽禁用。根据先前的研究，光体积描记仪（PPG）信号的传输时间，形状波形和归一化幅度会随着PVOD严重程度的增加而增加。提出了一种ANFIS来使用时序参数ΔPTT f ，ΔPTT p 和ΔRT的绝对双边差异来评估PVOD。对于包括正常状况（Nor），低度疾病（LG）和高度疾病（HG）组在内的20个受试者，结果将显示出PVOD评估的高精度。

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