Arrhythmias classification using singular value decomposition and support vector machine
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F14%3A86096056" target="_blank" >RIV/61989100:27240/14:86096056 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27740/14:86096056
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-07773-4_59" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-07773-4_59</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-07773-4_59" target="_blank" >10.1007/978-3-319-07773-4_59</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Arrhythmias classification using singular value decomposition and support vector machine
Popis výsledku v původním jazyce
The main aim of this work is to recognize arrhythmias in ECG records. Many algorithms for this task have been proposed in the past, but in our solution we try to reduce redundancy of information in the signals by Singular Value Decomposition. The reduceddataset is classified by Support Vector Machine. Our approach gives very satisfactory results which can be used in medical practice. This expert system should offer automated recognition between physiological beat and one of the three basic pathologicalbeats: Premature ventricular contractions, Right bundle branch block and Left bundle branch block. (C) 2014 Springer International Publishing Switzerland. All rights reserved.
Název v anglickém jazyce
Arrhythmias classification using singular value decomposition and support vector machine
Popis výsledku anglicky
The main aim of this work is to recognize arrhythmias in ECG records. Many algorithms for this task have been proposed in the past, but in our solution we try to reduce redundancy of information in the signals by Singular Value Decomposition. The reduceddataset is classified by Support Vector Machine. Our approach gives very satisfactory results which can be used in medical practice. This expert system should offer automated recognition between physiological beat and one of the three basic pathologicalbeats: Premature ventricular contractions, Right bundle branch block and Left bundle branch block. (C) 2014 Springer International Publishing Switzerland. All rights reserved.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Advances in Intelligent Systems and Computing. Volume 298
ISBN
978-3-319-07772-7
ISSN
2194-5357
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
591-600
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Berlin
Místo konání akce
Shenzhen
Datum konání akce
13. 6. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—