Sammanfattning av denna webbsida: Automatiskt erkännande av arytmier är särskilt viktigt vid diagnos av hjärtsjukdomar. Denna studie presenterar ett electrokardiogram (EKG) igenkänningssystem baserat på multi-domän funktion extraktion för att klassificera EKG beats. En förbättrad tröskel för våget används för förbehandling av EKG-signaler för att avlägsna bullerstörningar. En ny multi-domain funktion extraktion metod föreslås; denna metod använder kärnan-oberoende komponentanalys i icke-linjär funktionsextraktion och använder diskret wavelet transform för att extrahera frekvensdomänfunktioner. Det föreslagna systemet använder en stödvektor maskin klassificerare optimerad med en genetisk algoritm för att känna igen olika typer av hjärtslag. En experimentell plattform för EKG-förvärv, där EKG-beats samlas in som EKG-data för klassificering, är konstruerad för att visa systemets effektivitet vid EKG-beat-klassificering. Det presenterade systemet, när det tillämpas på MIT-BIH arytmi databasen, uppnår en hög klassificering noggrannhet på 98,8%. Experimentella resultat baserade på EKG förvärv experimentell plattform visar att systemet får en tillfredsställande klassificering noggrannhet på 97,3% och kan klassificera EKG slag effektivt för automatisk identifiering av hjärtarytmier.
I REF föreslås EKG-baserat automatiskt erkännande av arytmier för diagnos av hjärtsjukdomar.
Arrhythmia Classification Based on Multi-Domain Feature Extraction for an ECG Recognition System
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}