Využití vlnkové transformace pro extrakci příznaků z EKG

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03144636" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03144636 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Using Wavelet Transform for Feature Extraction from ECG Beat

Popis výsledku v původním jazyce

Long term holter monitoring is widely applied to patients with heart problems such as arrhythmias. The primary task of computer aided systems in holter ECG evaluation is to distinguish between different beat types. In this work we investigate the use ofwavelet packets as a mean to extract features capable of providing the information needed by a classifier for discrimination between Ventricular (V) and Normal beats (N). We designed approach for feature extraction based on wavelet packets and template matching. We used MIT database for test of this approach. The database was divided into to subsets (testing and validation) and we obtained sensitivity 97,7% and 91,9%, specificity 95,1% and 87,1%, overall accuracy 96,3% and 90,4% on the first subset andsecond subset respectively.

Název v anglickém jazyce

Using Wavelet Transform for Feature Extraction from ECG Beat

Popis výsledku anglicky

Long term holter monitoring is widely applied to patients with heart problems such as arrhythmias. The primary task of computer aided systems in holter ECG evaluation is to distinguish between different beat types. In this work we investigate the use ofwavelet packets as a mean to extract features capable of providing the information needed by a classifier for discrimination between Ventricular (V) and Normal beats (N). We designed approach for feature extraction based on wavelet packets and template matching. We used MIT database for test of this approach. The database was divided into to subsets (testing and validation) and we obtained sensitivity 97,7% and 91,9%, specificity 95,1% and 87,1%, overall accuracy 96,3% and 90,4% on the first subset andsecond subset respectively.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

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

2008

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; Biosignal 2008 proceedings

ISBN

978-80-214-3613-8

ISSN

1211-412X

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

—

Název nakladatele

VUTIUM Press

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

29. 6. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—