SVM Classification of Holter ECG Beats Using Wavelet Features

Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03145521" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03145521 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Result language
angličtina
Original language name
SVM Classification of Holter ECG Beats Using Wavelet Features
Original language description
In this work we investigate the use of discrete wavelet transformation as a means to extract features capable of providing the information needed by a nonlinear classifier to discriminate between Ventricular (V) and Normal (N) beats. Different mother wavelets have been used with different number of vanishing moments producing features to be fed to a Support Vector Machine (SVM) with Radial Basis Function (RBF) kernels. For testing the proposed approach the MIT Arrhythmia database is employed in a localtraining scheme. By local training we mean that each patient is used as each own control. This approach is selected in order to encompass individual's variations in a personalized treatment.
Czech name
SVM klůasifikace dlouhodobých záznamů EKG použitím příznaků z vlnkové transformace
Czech description
V tomto článku popisujeme metodu použití diskrétní vlnkové transformace a extrakci příznaků pro nelineární klasifikátor pro klasifikaci ventrikulárních a normálních srdečních akcí. Pro transformaci bylo použito několik různých mateřských vlnek a jejich řádů. Jakožto klasifikátor byla využita metoda Support Vector Machine (SVM) s radiální bazovou funkcí (RBF). Celý návrh je testován na databázi záznamů MIT.

Project
<a href="/en/project/1ET201210527" target="_blank" >1ET201210527: Knowledge-based support of diagnostics and prediction in cardiology</a><br>
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year
2008
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection
Advaced Topics in Scattering and Biomedical Engineering
ISBN
978-981-281-484-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Number of pages
8
Pages from-to
—
Publisher name
World Scientific
Place of publication
Singapore
Event location
Lefkada
Event date
Sep 28, 2007
Type of event by nationality
WRD - Celosvětová akce
UT code for WoS article
000263211800031

Similar results(10)