Není k dispozici

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F06%3A03120683" target="_blank" >RIV/68407700:21230/06:03120683 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Electrocardiogram Signal Classification Using Modified Ant Colony Clustering and Wavelet Transform

Popis výsledku v původním jazyce

An Electrocardiogram (ECG) signal analysis is extensively used as a diagnostic tool to provide information on the heart function. The complexity of the signal (inhering many factors) makes an automated analysis of the signal rather difficult to perform.Wavelet Transform (WT) is widely used for feature extraction from the ECG signal. Since the methods of Artificial Intelligence (AI) are becoming more and more proficient in data analysis (and/or data mining), this paper presents an innovated Ant Colony Clustering method for ECG analysis which works on a dataset extracted from an ECG signal using Wavelet Transform which is compared to classical clustering algorithm (classical Ant Colony Clustering and k-means algorithm).

Název v anglickém jazyce

Electrocardiogram Signal Classification Using Modified Ant Colony Clustering and Wavelet Transform

Popis výsledku anglicky

An Electrocardiogram (ECG) signal analysis is extensively used as a diagnostic tool to provide information on the heart function. The complexity of the signal (inhering many factors) makes an automated analysis of the signal rather difficult to perform.Wavelet Transform (WT) is widely used for feature extraction from the ECG signal. Since the methods of Artificial Intelligence (AI) are becoming more and more proficient in data analysis (and/or data mining), this paper presents an innovated Ant Colony Clustering method for ECG analysis which works on a dataset extracted from an ECG signal using Wavelet Transform which is compared to classical clustering algorithm (classical Ant Colony Clustering and k-means algorithm).

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/1ET201210527" target="_blank" >1ET201210527: Znalostní podpora diagnostiky a predikce v kardiologii</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2006

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Analysis of Biomedical Signals and Images - Proceedings of Biosignal 2006

ISBN

80-214-3152-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

3

Strana od-do

193-195

Název nakladatele

VUTIUM Press

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

28. 6. 2006

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—