Análise e interpretação de arritmias Sinais de ECG
Análise de arritmias através de regressões super vectoriais
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Os vários algoritmos de classificação podem ser utilizados para classificar as características extraídas do sinal ECG. O elevado desempenho da classificação depende da forma como os vectores de características podem ser separados no espaço de características. A arquitectura proposta apresenta uma classificação da arritmia baseada no ECG com características mais robustas e um classificador baseado na regressão. Propõe uma classificação automática eficaz da arritmia cardíaca utilizando a base de dados de arritmia MIT-BIH e o conjunto de dados clínicos locais. O método propos...
Os vários algoritmos de classificação podem ser utilizados para classificar as características extraídas do sinal ECG. O elevado desempenho da classificação depende da forma como os vectores de características podem ser separados no espaço de características. A arquitectura proposta apresenta uma classificação da arritmia baseada no ECG com características mais robustas e um classificador baseado na regressão. Propõe uma classificação automática eficaz da arritmia cardíaca utilizando a base de dados de arritmia MIT-BIH e o conjunto de dados clínicos locais. O método proposto treinou o classificador de regressão de vectores de apoio incremental com 320 amostras de diferentes arritmias. O método proposto foi testado e comparado com o classificador mais comum, como a rede neural artificial, a máquina de vectores de apoio e o classificador de distância mínima. A partir da matriz de confusão, é evidente que o algoritmo proposto funciona bem para o problema de reconhecimento de várias classes. A arquitectura proposta utiliza características do domínio do tempo e da frequência para efeitos de classificação. Devido à utilização de estatísticas de ordem superior, o nosso problema de classificação torna-se mais simples do que a característica morfológica tradicional. O algoritmo proposto apresenta um desempenho elevado mesmo com dados de aprendizagem mais pequenos.
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