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Nous traitons dans ce livre l extraction de la connaissance à partir des données, en utilisant les chaines de Markov cachées afin d implémenter un classifieur des pathologies cardiaques. Dans un premier temps nous introduisons des notions de base en électrophysiologie du c ur en précisant la nature électrique du signal ECG et ses différentes ondes (P, Q, R, S et T), nous présentons après la définition de quelques pathologies cardiaques contenant des anomalies ciblées dans notre étude (les extrasystoles ventriculaires, Auriculaires et Jonctionnelle). Ensuite nous présentons notre méthode basée…mehr

Produktbeschreibung
Nous traitons dans ce livre l extraction de la connaissance à partir des données, en utilisant les chaines de Markov cachées afin d implémenter un classifieur des pathologies cardiaques. Dans un premier temps nous introduisons des notions de base en électrophysiologie du c ur en précisant la nature électrique du signal ECG et ses différentes ondes (P, Q, R, S et T), nous présentons après la définition de quelques pathologies cardiaques contenant des anomalies ciblées dans notre étude (les extrasystoles ventriculaires, Auriculaires et Jonctionnelle). Ensuite nous présentons notre méthode basée sur les chaines de markov cachées et la comparer avec les réseaux de neurones, les SVM, ect. Les résultats de nos expérimentations et leurs interprétations sont donnés pour mieux comprendre notre approche et de bien voir l apport de cette dernière dans le domaine cardiologique en particulier.
Autorenporträt
est chercheur au laboratoire (Signal Image Parole) SIMPA de l'université des sciences et Technologie d¿Oran (USTO-MB) (Algérie), où elle travaille sur les techniques de classification intelligentes et l¿élaboration des systèmes de monitorage équipées de module de diagnostic médical automatisé.