Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  1402092545081
TI  -  تولید سیگنال فوتوپلتیسموگرام (PPG) مصنوعی با استفاده از مدل سازنده مبتنی بر برنامه‌نویسی ژنتیک
JO  -  فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  2717-0411
AU  -  قاسمی فاطمه
AU  -  ابدالی محمدی فردین
AD  -  هیات علمی
AD  -  گروه مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
AD  -  گروه مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
Y1  -  2025
PY  -  2025
VL  -  63
IS  -  17
SP  -  43
EP  -  54
KW  -  فوتوپلتیسموگرام
KW  -   مدل سازنده
KW  -   برنامه‌نویسی ژنتیک
KW  -   مقیاس‌پذیری
KW  -   مدل ریاضی
DO  -  
N2  -  <p>امروزه تحولات فناوری اطلاعات و ارتباطات در حوزه سلامت، به&zwnj;ویژه در نظارت بر فعالیت&zwnj;های قلبی، به افزایش استفاده از تکنولوژی فوتوپلتیسموگرام (PPG: Photoplethysmogram) در دستگاه&zwnj;های هوشمند و تلفن&zwnj;های همراه منجر شده است. توسعۀ مدل&zwnj;های سازنده به جهت تولید سیگنال&zwnj;های مصنوعی PPG نیازمند حل چالش&zwnj;هایی مانند کمبود تنوع و محدودیت داده&zwnj;ها در آموزش مدل&zwnj;های یادگیری عمیق است. این مقاله، یک رویکرد مبتنی بر برنامه&zwnj;نویسی ژنتیک (GP: Genetic Programming) را به &zwnj;کار می&zwnj;گیرد تا مدل سازنده&zwnj;ای را ارائه دهد که با کمک یک نمونۀ اولیه از سیگنال PPG، قادر به تولید داده&zwnj;هایی با تنوع بیشتر و دقت افزوده&zwnj;شده باشد. برخلاف رگرسیون معمول، در برنامه&zwnj;نویسی ژنتیک ساختار و ترکیبات مدل ریاضی به&zwnj;صورت خودکار تعیین می&shy;گردد. رویکرد پیشنهادی، با داشتن اندازه خطای میانگین (MSE: Mean Squared Error) برابر با 0.0001، ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE: Root Mean Squared Error) به&zwnj;اندازه 0.01 و همبستگی 0.999 نشان می&zwnj;دهد که به دلیل بهینگی مناسب و دقت قابل&zwnj;قبول در تولید داده&zwnj;های PPG مصنوعی، نسبت به دیگر روش&zwnj;ها برتری دارد و ازنظر کارایی و قابلیت اجرا در محیط&zwnj;های با منابع محدود نیز مؤثر عمل می &shy;کند.</p>
UR  - rimag.ir/fa/Article/45081
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/45081
ER  -  
