@article { author = {Tavakoli Najafabadi, Maryam and Abootalebi, Vahid and Shayegh, Farzaneh}, title = {A New Hybrid Method for EOG Artifact Rejection from EEG Signal Using CCA and RLS}, journal = {Iranian Journal of Biomedical Engineering}, volume = {10}, number = {1}, pages = {1-10}, year = {2016}, publisher = {Iranian Society for Biomedical Engineering}, issn = {5869-2008}, eissn = {9685-8006}, doi = {10.22041/ijbme.2017.45141.1135}, abstract = {The purpose of this article is to evaluate the efficiency of Canonical Correlation Analysis- Recursive Least Square (CCA-RLS)hybridmethod in ElectroOcluGram (EOG) artifact removal from ElectroEncephaloGram (EEG) signal and compare it with Independent Component Analysis (ICA), Canonical Correlation Analysis (CCA), Recursive Least Square (RLS)methods and ICA-RLS hybrid method. After decomposition of the noisy signal by CCA, the noisy components aredetected based ontheir kurtosis, and are filtered by RLS. As the result,the enhanced signal is reconstructed by mixing the original noise-free components and filtered components. In order to compare the methods quantitatively, two evaluation criteria, namely Mean Square Error (MSE) and Signal to Noise Ratio (SNR) are used.The MSE and SNR average values were calculated for five subject in four different channels. EEG data are taken from BCI2008. According to the results,the combination of CCA-RLS method has better performance compareto the other methods used in this paper.  }, keywords = {EOG artifact,CCA-RLS method,RLS filter,EEG signal}, title_fa = {یک روش ترکیبی جدید برای حذف آرتیفکت EOG از سیگنال EEG با استفاده از CCA و RLS}, abstract_fa = {هدف این مقاله، ارزیابی روش ترکیبی آنالیز همبستگی کانونی- فیلتر تطبیقی حداقل مربعات بازگشتی (CCA-RLS) در حذف آرتیفکت چشمی (EOG) از سیگنال مغزی (EEG) و مقایسة آن با روش‏های آنالیز مؤلفه‏های مستقل (ICA)، آنالیز همبستگی کانونی(CCA)، فیلتر تطبیقی حداقل مربعات بازگشتی (RLS) و روش ترکیبی ICA-RLS است. برای این منظور، بعد از تجزیة سیگنال نویزی توسط CCA، مؤلفة شامل آرتیفکت EOG با محاسبة مقدار کرتوزیس شناسایی شده و با استفاده از فیلتر RLS، فیلتر شد؛ سپس با ترکیب مؤلفه‏ها، سیگنال حذف نویز­شده بازسازی شد. برای مقایسة کمّی روش‏ها از دو معیار ارزیابی میانگین مجذور مربعات خطا (MSE) و نسبت سیگنال به نویز (SNR) برای داده­های شبیه‏سازی شده استفاده­شده است. متوسط مقادیر MSE وSNR برای 5 نفر در 4 کانال مختلف محاسبه شد. داده­های استفاده­شده از مجموعه داده­های مسابقات BCI2008 انتخاب شدند. با توجه به نتایج به‏دست آمده، روش ترکیبی پیشنهادی CCA-RLS ، عملکرد بهتری نسبت به سایر روش‏های استفاده­شده در این مقاله دارد.}, keywords_fa = {آرتیفکت EOG,روش CCA-RLS,فیلتر RLS,سیگنال EEG}, url = {https://www.ijbme.org/article_26610.html}, eprint = {https://www.ijbme.org/article_26610_7346f10643467ccb2f426142466f9b30.pdf} } @article { author = {Mobasheri, Mosayeb and Mokhtari Dizaji, Manije and Roshanali, Faride}, title = {Estimation of Myocardial Torsion Angle by Tracking Sequential Images of Echocardiography}, journal = {Iranian Journal of Biomedical Engineering}, volume = {10}, number = {1}, pages = {11-23}, year = {2016}, publisher = {Iranian Society for Biomedical Engineering}, issn = {5869-2008}, eissn = {9685-8006}, doi = {10.22041/ijbme.2017.52951.1166}, abstract = {Heart torsion is one of  the biomechanical parameters that are sensitive to changes in both regional and global left ventricular (LV) function. In this study, angle of myocardium’s trajectory in three dimensions (Ф) was estimated by simultaneous use of two dimensional long apical and short axis views of LV septum sequential images. Then correlation of 3D angle and 2D rotation angle from long (χ) and short (θ)  axis views respectively was estimated and compared at three levels of base, mid and apex of interventricular septum wall. Sequential two dimensional echocardiography images of long and short axis views with minimum temporal resolution 14 ms of 19 healthy men was recorded and analyzed. Interventricular septum wall motion at three levels of base, mid and apex were estimated using sequential images processing of echocardiography in long and short axis views with block matching algorithm throughout three cardiac cycles. Then correlation of 2D angle of rotation from long (χ) and short (θ) axis views was analyzed with three dimentional angular of myocardium’s trajectory (Ф) at three levels of base, mid and apex of interventricular septum wall. Ф, θ and χ angles at base level 16.33±3.01, 10.61±3.38 and 15.11±3.30 degrees, mid level 22.77±4.95, 7.78±2.96 and 16.72±2.66 degrees and apex level of interventricular septum wall 14.60±5.81, 10.37±5.48 and 8.79±3.32 degrees were extracted respectively. Regard to sensitivity of 3D angle to variation of motion in each of three dimensions, it is suggested for examination of biomechanical behavior myocardium in different pathologic conditions.}, keywords = {3D angle,myocardium,Block matching algorithm}, title_fa = {تخمین زاویه گشتاور عضله میوکارد با استفاده از ردیابی تصاویر متوالی اکوکاردیوگرافی}, abstract_fa = {با توجه به حساسیت بازده عملکرد سیستولیک بطن چپ به زاویه‌ی چرخش قلب، در این مطالعه زاویه سه بعدی مسیر حرکت سه بعدی عضله میوکارد با استفاده همزمان از تصاویر دو بعدی از نمای محور کوتاه و نمای محور طولی دیواره بطن چپ برآورد شد. تصاویر متوالی اکوکاردیوگرافی دو بعدی با حداقل رزلوشن زمانی 14 میلی ثانیه از دو نمای محور کوتاه و طولی 19 مرد سالم ثبت و آنالیز شد. با استفاده از سیگنال الکتروکاردیوگرام هر فرد، تصاویر اکوکاردیوگرافی در دو نمای ثبت شده، همزمان شدند. حرکت دیواره سپتوم بین بطنی در سه سطح بیس، مید و اپکس توسط الگوریتم تطبیق بلوک با پردازش تصاویر متوالی اکوکاردیوگرافی در طول سه سیکل قلبی و از دو نمای ثبت شده برآورد شد. بستگی زوایای دوران برآورد شده از دو نمای محور طولی و محور کوتاه با زاویه‌ی سه بعدی مسیر حرکت در سطوح بیس، مید و اپکس بررسی گردید. زاویه مسیر حرکت سه بعدی قلب و زوایا‌ی دو بعدی دوران در دو نمای محور کوتاه و طولی دیواره سپتوم بین بطنی به ترتیب در سگمان بیس 01/3±33/16، 38/3±61/10 و 30/3±11/15 درجه، در سگمان مید 95/4±77/22، 96/2±78/7 و 66/2±72/16 درجه و در سگمان اپکس 81/5±60/14، 48/5±37/10 و 32/3±79/8 درجه برآورد شد. با توجه به حساسیت زاویه‌ی سه بعدی به تغییرات حرکت در هر سه بعد، این زاویه برای بررسی رفتار بیومکانیکی عضله میوکارد پیشنهاد می‌شود.}, keywords_fa = {زاویه سه بعدی,عضله میوکارد,الگوریتم تطبیق بلوک}, url = {https://www.ijbme.org/article_26457.html}, eprint = {https://www.ijbme.org/article_26457_4361ff025558d23d28e1c1f6af7ede3a.pdf} } @article { author = {Bahraminasab, Marjan}, title = {Effect of Femoral Component Interface Design on Biomechanical Performance of Knee Prosthesis}, journal = {Iranian Journal of Biomedical Engineering}, volume = {10}, number = {1}, pages = {25-40}, year = {2016}, publisher = {Iranian Society for Biomedical Engineering}, issn = {5869-2008}, eissn = {9685-8006}, doi = {10.22041/ijbme.2017.53697.1170}, abstract = {Knee implants still lacks sufficient design solutions to ensure improved long term performance without aseptic loosening and the subsequent revision surgery.The present paper, used full factorial design of experiment (DOE) method along with finite element analysis (FEA) to assess the influence of internal contours of femoral component on mechanical stability of the prosthesis, and the biomechanical stresses experienced by the femoral component, bone cement and the adjoining bone with preservation of the external contours.The WASPAS approach, as a multi criteria decision analysis (MCDA) technique, was then used to rank the alternative designs. The results of analysis of variance showed that the internal shape of femoral component contours influenced the performance measureswhere the angle between the distal and anterior cuts, the angle between the distal and posterior cuts, and the cement thickness were highlysignificant. The predictive mathematical models of each performance measureswre also estimated through statistical analysis. The ranking order and the following sensitivity analysis revealed that the top designs mostly had higher cement thickness and the original design was not the top choice for femoral component which by improving the current designbetter long term performance can be achieved.  }, keywords = {Cemented knee implant,Interface geometry,Design of experiments,finite element analysis}, title_fa = {تحلیل تأثیر پارامترهای طراحی قطعة فمورال پروتز زانو بر معیارهای سنجش عملکرد آن}, abstract_fa = {پروتز‌های زانو، به‌عنوان یکی از محصولات پزشکی برای عملکرد مطلوب در دراز‌مدت (عدم شل‌شدگی و جراحی مجدد)، هنوز نیازمند راهکارهای طراحی هستند. در مطالعة حاضر، طرح کسر عاملی کامل از طراحی آزمایشات، به همراه تحلیل المان محدود، استفاده شد تا اثر شکل داخلی قطعة فمورال پروتز زانو بر پایداری مکانیکی ایمپلنت و تنش‌های بیومکانیکی ایجاد‌شده در خود ایمپلنت، سیمان استخوانی و استخوان مجاور، بررسی شود. سپس از روش واسپاس، که یکی از روش‌های انتخاب چند‌شاخصه است، برای رتبه‌بندی طرح‌ها استفاده شد. نتایج تحلیل واریانس، نشان داد که هندسة شکل داخلی قطعة فمورال بر عملکرد پروتز زانو اثر‌گذار است؛ به‌طوری‌که از میان عوامل در‌نظر‌گرفته شده، زاویة بین برش‌های پایینی و جلویی، زاویة بین برش‌های پایینی و پشتی و همچنین ضخامت سیمان استخوان، به‌عنوان تأثیر‌گذارترین عوامل شناسایی شدند. به‌علاوه  با تحلیل آماری، مدل ریاضی پیش‌بینی کنندة مربوط به هر‌یک از معیارهای سنجش عملکرد نیز برآورد شدند. نتایج رتبه‌بندی و تحلیل حساسیت نشان داد، که طرح‌های برتر اغلب لایة ضخیم‌تری از سیمان دارند. این مطالعه همچنین نشان داد که هندسة فعلی قطعة فمورال، بهترین طرح نیست و اصلاح آن، می‌تواند عملکرد پروتز را در بلند‌مدت بهبود دهد.  }, keywords_fa = {پروتز زانو,سیمان استخوان,هندسة داخلی,طراحی آزمایشات,تحلیل المان محدود}, url = {https://www.ijbme.org/article_25681.html}, eprint = {https://www.ijbme.org/article_25681_0a5e7711d1102300648cf139f63f8d14.pdf} } @article { author = {Azadi, Hamid and Khalil Zade, Mohammad Ali and Akbarzade Toutounchi, Mohammad Reza and Kobravi, Hamid Reza and Rezaei Talab, Fariborz and Ziafati Bagherzade, Seyed Amir and Noei Sarcheshme, Alireza and Shahsavan Pour, Nina}, title = {Optimal Feature Selection and Comparison for Automatic Detection of Parkinson's Disease Using Speech Signal}, journal = {Iranian Journal of Biomedical Engineering}, volume = {10}, number = {1}, pages = {41-47}, year = {2016}, publisher = {Iranian Society for Biomedical Engineering}, issn = {5869-2008}, eissn = {9685-8006}, doi = {10.22041/ijbme.2017.55213.1174}, abstract = {In recent years, researchers have tried hardly to diagnose Parkinson's disease through finding its relation with the patient's speech signal. Also, many studies have been performed on determining the intensity of the disease and its relation with vocal impairment measures. In this paper, we aim to assess and compare the ability of extracting different feature sets from speech signal in order to Parkinson's disease diagnosis. Therefore, 132 features were used to measure vocal impairments from the voice signal of individuals vocalizing phoneme /a/. Then, we used RELIEF feature selection method and applied it to Support Vector Machine (SVM) classifier to choose the best feature of each class. A comparison was made between different feature sets, and finally discrimination percent 95.93 was reached to separate patients from the healthy ones using the combination of selected features. Results obtained from this research can be a very important step toward diagnosing Parkinson's disease non-invasively.  }, keywords = {Parkinson&#039;s disease,Speech signal processing,RELIEFfeature selection,Support Vector Machine}, title_fa = {انتخاب و مقایسة عملکرد ویژگی‌های بهینة استخراج‌شده از سیگنال گفتار برای تشخیص خودکار بیماری پارکینسون}, abstract_fa = {در سال‌های اخیر، محققین تلاش‌های زیادی برای تشخیص بیماری پارکینسون از طریق یافتن ارتباط آن با سیگنال گفتار افراد انجام داده‌اند. همچنین پژوهش‌هایی در تعیین شدت بیماری و ارتباط آن با اختلالات صوتی انجام شده است. هدف این مقاله، ارزیابی و مقایسة توانایی دسته‌ ویژگی‌های مختلف استخراجی‌ از سیگنال گفتار، در تشخیص بیماری پارکینسون است. برای این منظور، 12 دسته ویژگی از سیگنال گفتار ارزیابی شده‌‌اند، تحلیل صدا روی قسمت آواسازی افراد انجام شده و واج /آ/ توسط افراد بیان شده است. با انتخاب بهترین ویژگی‌ها از هر دسته، که شامل 132 ویژگی است، به روش تسکین و اعمال آن به طبقه‌بندی کنندة ماشین بردار پشتیبان، مقایسه‌ای بین دسته ویژگی‌های مختلف انجام شد. همچنین با ترکیب ویژگی‌های منتخب از هر دسته، صحت تفکیک بسیار خوب 95.93 درصد، در جداسازی گروه سالم از بیمار به‌دست آمد. نتایج حاصل از این پژوهش، می‌تواند گامی بسیار مهم در تشخیص غیرتهاجمی بیماری پارکینسون باشد.}, keywords_fa = {بیماری پارکینسون,سیگنال گفتار,روش انتخاب ویژگی تسکین,طبقه‌بندی کنندة ماشین بردار پشتیبان}, url = {https://www.ijbme.org/article_25771.html}, eprint = {https://www.ijbme.org/article_25771_f562ea0ed4fefe6a11863347be629292.pdf} } @article { author = {Islami Rad, Seyedeh Zahra and Gholipour Peyvandi, Reza}, title = {Animal Positron Emission Tomography System of IRI-MicroPET: Evaluation of Performance and Image Quality}, journal = {Iranian Journal of Biomedical Engineering}, volume = {10}, number = {1}, pages = {49-57}, year = {2016}, publisher = {Iranian Society for Biomedical Engineering}, issn = {5869-2008}, eissn = {9685-8006}, doi = {10.22041/ijbme.2017.58966.1193}, abstract = {Positron emission tomography (PET) system is used in order to diagnose physiology changes in the body. Thus, the goal of the PET studies is to obtain a good quality and detailed image of organs by the PET scanner. The PET system performance and output image quality depend on the parameters including spatial resolution, scatter fraction, sensitivity, RMS contrast and SNR which the system was evaluated based on them. In this paper, system features and tomography method for the IRI-microPET system are considered, firstly. Then, image reconstruction algorithms (MLEM, SART, and FBP) were performed on sinogram and the performance and the acquired images quality were evaluated. The radial and tangential resolutions of 1.81 mm and 1.90 mm for 18F at the center of FOV were measured. The scatter fraction of 7.1%  for the mouse phantom and the sensitivity of 1.74% in 4 ns timing window was measured. Finally, images quality was compared by RMS contrast and SNR factors, which MLEM algorithm has superiorityin comparison with the other reconstructed algorithms.The acquired results from IRI-MicroPET system were compared with available commercial animal PET scanner which the results show the good agreement between data.}, keywords = {IRI-MicroPET,Design and construction,Evaluation,quality control,data comparison}, title_fa = {دستگاه تصویربرداری گسیل پوزیترون حیوانی IRI-MicroPET : ارزیابی کارایی و کیفیت تصویر}, abstract_fa = {دستگاه تصویربرداری گسیل پوزیترون برای تشخیص تغییرات فیزیولو‍‍‍ژیک بدن استفادها می شود. بنابراین هدف اصلی در مطالعات پت، به‌دست آوردن تصاویر با کیفیت خوب و جزئیات فانتومی است که به‌وسیلة پت تصویربرداری شده است. کارایی دستگاه پت و در‌نتیجه کیفیت تصویر خروجی، به پارامترهای قدرت تفکیک مکانی، کسر پراکندگی، حساسیت، RMS کنتراست و سیگنال به نویز بستگی دارد، که دستگاه بر‌اساس آن ارزیابی می شود. در این مقاله، ابتدا مشخصات و نحوة تصویربرداری دستگاه IRI-MicroPET بررسی شد. سپس، الگوریتم‌های بازسازی تصویر (MLEM، SART و FBP) روی سینوگرام‌های حاصل، اعمال شده و کارایی و کیفیت تصاویر به‌دست‌آمده ارزیابی شد. قدرت تفکیک مکانی شعاعی و تانژانتی برای F18 در مرکز میدان دید، به‌ترتیب برابر باmm  81/1 وmm 90/1 شد. کسر پراکندگی برای فانتوم موش و پنجرة انرژی keV 700-300، برابر با 1/7 % و حساسیت برابر با 74/1 % در پنجرة زمانی ns 4 شد. در‌نهایت، کیفیت تصاویر با پارامترهایRMS کنتراست و نسبت سیگنال به نویز مقایسه شد که، الگوریتم MLEM برتر از الگوریتم‌های بازسازی دیگر بود. نتایج حاصل از سیستم IRI-MicroPET، با نتایج به‌دست‌آمده از پت‌های حیوانی تجاری موجود مقایسه شد. نتایج، نشان‌دهندة توافق خوبی بین داده‌ها است.}, keywords_fa = {دستگاهIRI-microPET,بازسازی تصاویر,ارزیابی کیفیت تصاویر,کارایی,مقایسة داده ها}, url = {https://www.ijbme.org/article_26291.html}, eprint = {https://www.ijbme.org/article_26291_6def04b71bc55d07ec43e4319111cc1f.pdf} } @article { author = {Rahimi, Masoumeh and Moradi, Mohammad Hasan and Ghassemi, Farnaz}, title = {Brain Effective Connectivity Investigation With Directed Transform Function Method for Different Combination of Attention and Consciousness Based on EEG Signals}, journal = {Iranian Journal of Biomedical Engineering}, volume = {10}, number = {1}, pages = {59-68}, year = {2016}, publisher = {Iranian Society for Biomedical Engineering}, issn = {5869-2008}, eissn = {9685-8006}, doi = {10.22041/ijbme.2017.60791.1203}, abstract = {The aim of this paper is to study brain effective connectivity based on directed transform function (DTF) using granger causality method. This connectivity was calculated for recorded data in different states of attention and consciousness, forming four different classes: attention-consciousness, attention-unconsciousness, inattention-consciousness, and inattention-unconsciousness. Some common indices were extracted and calculated from the connectivity matrices. Indices of these four classes were compared to see whether there is a significant difference among them or not. The Multivariate Autoregressive (MVAR) model was used to obtain the linear causal relations between channels. Furthermore, signals were divided into four frequency bands for more accurate investigation, and the existence of significant difference was investigated with two-way repeated measures test. Results indicated that  and  among twelve indices could show a significant difference (p<0.05)  in five states out of six possible states. The only state that no feature was able to show a meaningful difference was inattention-consciousness, and inattention-unconsciousness.}, keywords = {Effective Connectivity,Directed Transform Function,Feature Extraction,Repeated Measures test}, title_fa = {بررسی ارتباطات مغزی مؤثر به روش تابع انتقال جهت‌دار برای ترکیب‌های مختلف توجه و هوشیاری بر‌اساس سیگنال EEG}, abstract_fa = {هدف این مقاله، بررسی ارتباطات مؤثر مغزی بر‌اساس روش تابع انتقال جهت­دار (DTF) است. این ارتباطات برای داده­های ثبت‌شده، از ترکیب حالت­های توجه و هوشیاری، که چهار دستة توجه-هوشیاری، توجه-عدم هوشیاری، عدم توجه-هوشیاری و عدم توجه-عدم هوشیاری را ایجاد کرده­اند، به‌دست آمدند. از روی ماتریس­های به‌دست­آمده برای هر دسته، شاخص­هایی مرسوم در حوزة DTF، معرفی و محاسبه شدند. سپس شاخص­های این چهار دسته، برای بررسی وجود اختلاف معنادار از نظر ارتباطات مؤثر، با یکدیگر مقایسه شدند. برای به‌دست آوردن روابط علّی خطی میان کانال‌ها به روش DTF، از مدل خود‌کاهشی چندمتغیره استفاده شد. برای بررسی دقیق­تر، سیگنال­ها به چهار باند فرکانسی پایه تقسیم شده و با آزمون اندازه­های تکراری دوطرفه، وجود اختلاف معنادار در دسته­ها و باندها بررسی شد. براساس نتایج، از 12 شاخص به‌‌دست‌آمده، دو شاخص  و  به تنهایی قادر به نمایش تمایز میان 5 حالت از 6 حالت ممکن از ترکیبات دوتایی دسته­ها هستند. تنها حالتی که هیچ کدام از شاخص­ها، تفاوت معناداری برای آن نشان ندادند، حالت عدم توجه-هوشیاری و عدم توجه-عدم هوشیاری بود.}, keywords_fa = {ارتباطات مؤثر,تابع انتقال جهت‌دار,استخراج ویژگی,آزمون اندازه‌های تکراری}, url = {https://www.ijbme.org/article_25497.html}, eprint = {https://www.ijbme.org/article_25497_226f9d9270b2cd2d683bc86da23debd1.pdf} } @article { author = {Rezaei, Alireza and Belbasi, Sara}, title = {Adaptive Detection of Defects in the Ventricular Heart Disease: A Model with the Possibility of Automatic Analysis of Audio Signals through the Heart}, journal = {Iranian Journal of Biomedical Engineering}, volume = {10}, number = {1}, pages = {69-83}, year = {2016}, publisher = {Iranian Society for Biomedical Engineering}, issn = {5869-2008}, eissn = {9685-8006}, doi = {10.22041/ijbme.2017.61639.1206}, abstract = {In this paper, a hybrid algorithm has been developed by analyzing the audio signals of the heart, that consists of extracting features based on chaos technique, reducing dimensions and analyzing the main components and classifying outputs by relying on comparative neuro-fuzzy networks. Uncertainty and high error in the diagnosis of inter-ventricular openings are one of the common problems with the previous methods. Due to the importance of the auto-diagnosis of this heart condition, it is necessary to be well-designed and far from error. Transmission of feature spaces to their mapping by the main component analysis algorithm is made by two steps, selecting the number of 18 to 25 attributes among about 50 extracted attributes that these informations are input of the class. The proposed classification classifies the adaptive fuzzy neural network system with the possibility of predicting the incidence of heart disease, which predicts the number of repetitions at the acceptable level of outputs by entering the data. The data are from the Umich database at the University of Michigan and include samples from the ventricular aperture. The ratio of data split in the learning and testing phase is from 0.9 to 0.1 (cross-check), and the K-fold validation method is used. Calculation of criteria such as accuracy, sensitivity and uncertainty by the concept of entropy in a hybrid algorithm suggests the proper performance of the proposed method.}, keywords = {Disease between ventricular aperture,automatic detection,chaos characteristics,principal component analysis and adaptive fuzzy neural network system}, title_fa = {تشخیص وفقی وقوع بیماری نقص بین بطنی قلب: مدلی خودکار با امکان آنالیز از طریق سیگنال‌های صوتی قلب}, abstract_fa = {در مقاله حال حاضر، با آنالیز سیگنال­های صوتی قلب به طراحی الگوریتمی ترکیبی پرداخته شده که متشکل از استخراج ویژگی بر اساس تکنیک آشوب، کاهش ابعاد توسط آنالیز اجزای اصلی و دسته بندی خروجی­ها با اتکاء بر شبکه­های عصبی-فازی تطبیقی می­باشد. عدم قطعیت و خطای بالا در تشخیص روزنه بین بطنی از عدیده مشکلات روش­های پیشین است که در این زمینه مطرح بوده و به سبب اهمیت تشخیص خودکار این عارضه قلبی، نیاز است تا طراحی وفقی و به دور از بروز خطا باشد.  انتقال فضای ویژگی­ها با نگاشت آنها توسط الگوریتم آنالیز اجزای اصلی در دو گام، با انتخاب تعداد 18 تا 25 ویژگی از میان حدود 50 ویژگی استخراج شده، ورودی طبقه­بندی پیشنهادی را می­سازد. طبقه بند پیشنهادی، سیستم شبکه عصبی فازی تطبیقی با امکان پیش­بینی بروز بیماری قلبی است که با ورود داده­ها، در تعداد تکرارهای محدود در سطح قابل قبولی خروجی­ها را پیش­بینی می­نماید. داده­ها از پایگاه دادهUmichدانشگاهمیشیگاندریافت شده و شامل نمونه­های از بیماری روزنه بین بطنی است. نسبت تقسیم داده­ها در مرحله یادگیری و آزمایش، 9/0 به 1/0 (ارزیابی متقاطع) است و از شیوه اعتبارسنجی K-fold استفاده شده است. محاسبه معیارهایی چون دقت، حساسیت و نیز عدم قطعیت توسط مفهوم آنتروپی در الگوریتم ترکیبی حاکی از عملکرد مناسب روش پیشنهادی است. }, keywords_fa = {بیماری روزنه بین بطنی,تشخیص خودکار,ویژگی‌های آشوب,آنالیز اجزای اصلی و سیستمشبکهعصبیفازیتطبیقی}, url = {https://www.ijbme.org/article_26458.html}, eprint = {https://www.ijbme.org/article_26458_7145e78ddeee3588308fb3a55cc975a6.pdf} } @article { author = {Banki-Koshki, Hossein and Tafazoli Shadpoor, Mohammad}, title = {The latest Educational and Research Directions of Biomedical Engineering in World's Top Universities in 2016}, journal = {Iranian Journal of Biomedical Engineering}, volume = {10}, number = {1}, pages = {85-97}, year = {2016}, publisher = {Iranian Society for Biomedical Engineering}, issn = {5869-2008}, eissn = {9685-8006}, doi = {10.22041/ijbme.2017.61752.1207}, abstract = {Along with advancement in medical technologies, the academic field of Biomedical Engineering (BME) was developed. BME which was once considered as a subdivision of other disciplines, has gradually become an independent discipline with established departments. The extended medical and biological applications of the new discipline resulted in itsrapid progress. It is essential for academic centers to examine novel education and research areas of biomedical engineering every few years. In this paper we presented educational and research status of biomedical engineering among world's 50 top universities from different continents. We used three world university rankings (Time, QS, CWUR) to select top universities in 2016. Overally we studied 17 universities from America, 19 universities from Europe and 14 universities from Asia and Oceania. The undergraduate and postgraduate educational programs were presented and the independency status of biomedical engineering departments were studied using four models and results were compared among universities from different continents. The foundation year and number of academic staff of BME departmentswere further shown.Moreover, the BME researchfiledswere shown and compared among top universities from different contients and the most prevalent research areas were presented.}, keywords = {biomedical engineering,research areas,majors,degrees}, title_fa = {بررسی آخرین وضعیت آموزشی و پژوهشی رشتة مهندسی پزشکی در دانشگاه‌های برتر جهان در سال 2016}, abstract_fa = {همزمان با ارتقای فناوری­های پزشکی و نیاز به تربیت نیروهای فنی متخصص در این زمینه، حوزة آکادمیک مهندسی پزشکی به‌عنوان بسترسازی آموزشی این نیاز به‌وجود آمده­است. مهندسی پزشکی که پیش‌تر در دانشکده­های دیگر به‌صورت ادامة برخی از رشته­های مهندسی یا زیرشاخة آن تدریس می­شد، با گسترش و پیشرفت رشته و کاربردهای آن به تدریج به یک رشته با دانشکده­های مستقل تبدیل شد. به‌دلیل جدید و نوپا بودن رشتة مهندسی پزشکی و کاربرد وسیع آن در حوزة سلامت و پزشکی، در مدت زمان کوتاه به پیشرفت­های چشم­گیری دست یافته است؛ از این­رو ضروری است که مراکز آموزشی فعال در حوزة مهندسی پزشکی هر چند ­مدت یک‌بار بررسی دقیقی دربارة وضعیت آموزشی و پژوهشی این رشته در جهان و مقایسة آن با وضع موجود در کشور خود به عمل آورند تا امکان هم‌گامی و رقابت در حوزة آموزشی، پژوهشی و صنعتی، با توجه به نیازهای بومی، میسر شود. در این مقاله، وضعیت آموزشی و پژوهشی رشتة مهندسی پزشکی در 50 دانشگاه برتر به تفکیک قاره­های جهان در سال 2016 بررسی شده است. 17 دانشگاه از آمریکا، 19دانشگاه از اروپا و 14دانشگاه از آسیا و استرالیا بر‌اساس رتبه­بندی سه موسسة Times، QS و CWUR انتخاب شده و مطالعه شده‌اند. نتایج بررسی­ها در دو بخش آموزشی و پژوهشی ارائه شده­است. در بخش آموزشی رشته­های ارائه شده در مقاطع سه­گانه، وضعیت مستقل شدن دانشکده­های مهندسی پزشکی، سال تأسیس و تعداد هیئت علمی­ دانشکده­های مستقل و... ارائه شده­اند. بخش پژوهشی شامل زمینه­های پژوهشی رایج رشته مهندسی پزشکی، وضعیت پژوهش در هر دانشگاه و هر قاره است.}, keywords_fa = {مهندسی پزشکی,زمینه‌های پژوهشی,آموزش,رشته‌ها}, url = {https://www.ijbme.org/article_25103.html}, eprint = {https://www.ijbme.org/article_25103_2079233b6384fcf737b66cee8f9d4683.pdf} }