Porovnání sedmi přístupů pro shlukování a klasifikaci záznamů z EKG holteru
Popis výsledku
V této práci je presentována porovnávací studie, ve které jsou srovnávány vybrané metody pro shlukování a klasifikaci záznamu beatů holterovských EKG záznamů. Konkrétněji - testovali jsme známé i nové algoritmy na stejných datových sadách, sestávajícíchz MIT-BIH a AHA databází. Výsledky byly porovnány na základě sensitivity a specificity.
Klíčová slova
biomedical signal classificationfuzzy systemsneural networks and support vector machines
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Comparison of Seven Approaches for Holter ECG Clustering and Classification
Popis výsledku v původním jazyce
In this work we present a comparative study, testing selected methods for clustering and classification of holter electrocardiogram (ECG). More specifically we focused on the task of discriminating between normal 'N' beats and premature ventricular 'V' beats Some of the tested methods represent the state of the art in pattern analysis, while others are novel algorithms developed by us. All the algorithms were tested on the same datasets, namely the MIT-BIH and the AHA data bases. The results for all theemployed methods are compared and evaluated using the measures of sensitivity and specificity.
Název v anglickém jazyce
Comparison of Seven Approaches for Holter ECG Clustering and Classification
Popis výsledku anglicky
In this work we present a comparative study, testing selected methods for clustering and classification of holter electrocardiogram (ECG). More specifically we focused on the task of discriminating between normal 'N' beats and premature ventricular 'V' beats Some of the tested methods represent the state of the art in pattern analysis, while others are novel algorithms developed by us. All the algorithms were tested on the same datasets, namely the MIT-BIH and the AHA data bases. The results for all theemployed methods are compared and evaluated using the measures of sensitivity and specificity.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
1ET201210527: Znalostní podpora diagnostiky a predikce v kardiologii
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2007
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
Sciences and Technologies for Health
ISBN
978-1-4244-0787-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
3844-3847
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Piscataway
Místo konání akce
Lyon
Datum konání akce
23. 8. 2007
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—
Druh výsledku
D - Stať ve sborníku
CEP
JC - Počítačový hardware a software
Rok uplatnění
2007