SVM klůasifikace dlouhodobých záznamů EKG použitím příznaků z vlnkové transformace

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03145521" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03145521 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

SVM Classification of Holter ECG Beats Using Wavelet Features

Popis výsledku v původním jazyce

In this work we investigate the use of discrete wavelet transformation as a means to extract features capable of providing the information needed by a nonlinear classifier to discriminate between Ventricular (V) and Normal (N) beats. Different mother wavelets have been used with different number of vanishing moments producing features to be fed to a Support Vector Machine (SVM) with Radial Basis Function (RBF) kernels. For testing the proposed approach the MIT Arrhythmia database is employed in a localtraining scheme. By local training we mean that each patient is used as each own control. This approach is selected in order to encompass individual's variations in a personalized treatment.

Název v anglickém jazyce

SVM Classification of Holter ECG Beats Using Wavelet Features

Popis výsledku anglicky

In this work we investigate the use of discrete wavelet transformation as a means to extract features capable of providing the information needed by a nonlinear classifier to discriminate between Ventricular (V) and Normal (N) beats. Different mother wavelets have been used with different number of vanishing moments producing features to be fed to a Support Vector Machine (SVM) with Radial Basis Function (RBF) kernels. For testing the proposed approach the MIT Arrhythmia database is employed in a localtraining scheme. By local training we mean that each patient is used as each own control. This approach is selected in order to encompass individual's variations in a personalized treatment.

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

2008

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Advaced Topics in Scattering and Biomedical Engineering

ISBN

978-981-281-484-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

—

Název nakladatele

World Scientific

Místo vydání

Singapore

Místo konání akce

Lefkada

Datum konání akce

28. 9. 2007

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000263211800031