Není k dispozici
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F05%3A03116535" target="_blank" >RIV/68407700:21230/05:03116535 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Clustering Improvement for Electrocardiographic Signals
Popis výsledku v původním jazyce
Holter signals are ambulatory long-term electrocardiographic (ECG) registers used to detect heart diseases which are di.cult to .nd in normal ECG. These signals normally include several channels and its duration is up to 48 hours. The principal problem for the cardiologists consists of the manual inspection of the whole Holter ECG to .nd all those beats whose morphology di.er from the normal cardiac rhythm. The later analysis of these abnormal beats yields a diagnostic from the pacient's heart condition. In this paper we compare the performance among several clustering methods applied over the beats processed by Principal Component Analysis (PCA). Moreover, an outlier removing stage is added, and a cluster estimation method is included. Quality measurements, based on ECG labels from MIT-BIH database, are developed too. At the end, some results-accuracy values among several clustering algorithms is presented.
Název v anglickém jazyce
Clustering Improvement for Electrocardiographic Signals
Popis výsledku anglicky
Holter signals are ambulatory long-term electrocardiographic (ECG) registers used to detect heart diseases which are di.cult to .nd in normal ECG. These signals normally include several channels and its duration is up to 48 hours. The principal problem for the cardiologists consists of the manual inspection of the whole Holter ECG to .nd all those beats whose morphology di.er from the normal cardiac rhythm. The later analysis of these abnormal beats yields a diagnostic from the pacient's heart condition. In this paper we compare the performance among several clustering methods applied over the beats processed by Principal Component Analysis (PCA). Moreover, an outlier removing stage is added, and a cluster estimation method is included. Quality measurements, based on ECG labels from MIT-BIH database, are developed too. At the end, some results-accuracy values among several clustering algorithms is presented.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2005
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
Image Analysis and Processing - ICIAP 2005
ISBN
3-540-28869-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
892-899
Název nakladatele
Springer-Verlag
Místo vydání
Berlin
Místo konání akce
Cagliari
Datum konání akce
6. 9. 2005
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—