Les diff???rents algorithmes de classification peuvent ???tre utilis???s pour classer les caract???ristiques extraites du signal ECG. La performance de la classification d???pend de la mani???re dont les vecteurs de caract???ristiques peuvent ???tre s???par???s dans l'espace des caract???ristiques. L'architecture propos???e pr???sente une classification de l'arythmie bas???e sur l'ECG avec des caract???ristiques plus robustes et un classificateur bas??? sur la r???gression. Elle propose une classification automatis???e ...
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Les diff???rents algorithmes de classification peuvent ???tre utilis???s pour classer les caract???ristiques extraites du signal ECG. La performance de la classification d???pend de la mani???re dont les vecteurs de caract???ristiques peuvent ???tre s???par???s dans l'espace des caract???ristiques. L'architecture propos???e pr???sente une classification de l'arythmie bas???e sur l'ECG avec des caract???ristiques plus robustes et un classificateur bas??? sur la r???gression. Elle propose une classification automatis???e efficace des arythmies cardiaques ??? l'aide de la base de donn???es MIT-BIH sur les arythmies et d'un ensemble de donn???es cliniques locales. La m???thode propos???e a entra???n??? le classificateur de r???gression ??? vecteur de support incr???mental avec 320 ???chantillons de diff???rentes arythmies. La m???thode propos???e a ???t??? test???e et compar???e aux classificateurs les plus courants tels que le r???seau neuronal artificiel, la machine ??? vecteur de support et le classificateur ??? distance minimale. La matrice de confusion montre clairement que l'algorithme propos??? fonctionne bien pour les probl???mes de reconnaissance de classes multiples. L'architecture propos???e utilise les caract???ristiques du domaine temporel et du domaine fr???quentiel ??? des fins de classification. Gr???ce ??? l'utilisation de statistiques d'ordre sup???rieur, notre probl???me de classification devient plus simple que les caract???ristiques morphologiques traditionnelles. L'algorithme propos??? est tr???s performant, m???me avec des donn???es d'apprentissage r???duites.
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