Винаяк Асуткар / Самбодх Санамдикар / Саняы Санамдикар
Librería Samer Atenea
Librería Aciertas (Toledo)
Kálamo Books
Librería Perelló (Valencia)
Librería Elías (Asturias)
Donde los libros
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Для классификации извлеченных из ЭКГ-сигнала признаков можно использовать различные алгоритмы классификации. Высокая эффективность классификации зависит от того, насколько хорошо векторы признаков могут быть разделены в пространстве признаков. Предлагаемая архитектура представляет классификацию аритмии на основе ЭКГ с использованием более надежных признаков и классификатора на основе регрессии. Предлагается эффективная автоматизированная классификация сердечных аритмий с использованием базы данных аритмий MIT-BIH и местного клинического набора данных. Предложенный метод обучил инкрементный классификатор регрессии вектора поддержки на 320 образцах различных аритмий. Предложенный метод был протестирован и сравнен с наиболее распространенными классификаторами, такими как искусственная нейронная сеть, машина опорных векторов и классификатор минимального расстояния. Из матрицы путаницы видно, что предложенный нами алгоритм хорошо работает для распознавания нескольких классов. Предлагаемая архитектура использует для классификации признаки временной и частотной областей. Благодаря использованию статистики более высокого порядка наша задача классификации становится проще, чем при использовании традиционных морфологических признаков. Предложенный алгоритм обеспечивает высокую производительность даже при небольшом объеме обучающих данных.
