Sammanfattning Datorstödd EKG-analyss prestanda beror på den exakta och exakta avgränsningen av QRS-komplex. I detta dokument presenteras en tillämpning av K-Nearest Neighbor (KNN) algoritm som en klassificering för detektion av QRS-komplex i EKG. Den föreslagna algoritmen utvärderas på två manuellt kommenterade standarddatabaser som CSE och MIT-BIH Arrhythmia databas. I detta arbete används ett digitalt bandpass-filter för att minska falsk detektion orsakad av störningar i EKG-signalen och ytterligare gradient av signalen används som en funktion för QRS-detektion. Dessutom beror NN-baserad klassificeringsnoggrannheten till stor del på värdet av K och typ av avståndsmått. Värdet på K = 3 och Euclidean avstånd metrisk har föreslagits för KNN klassificering, med hjälp av femfaldig korsvalidering. Detektionsfrekvensen på 99,89 % och 99,81 % uppnås för CSE- och MIT-BIH-databaser. QRS-detektorn erhöll en känslighet Se = 99,86% och specificitet Sp = 99,86% för CSE-databasen, och Se = 99,81% och Sp = 99,86% för MIT-BIH Arrytmidatabas. En jämförelse görs också mellan den föreslagna algoritmen och annat publicerat arbete med hjälp av databaserna CSE och MIT-BIH Arrhythmia. Dessa resultat etablerar helt klart KNN-algoritm för tillförlitlig och exakt QRS-detektion.
Indu Saini et al REF har föreslagit algoritm utvärderades på två manuellt kommenterade standarddatabaser som CSE och MIT-BIH Arrhythmia databas.
QRS detection using K-Nearest Neighbor algorithm (KNN) and evaluation on standard ECG databases
{'venue': 'Journal of Advanced Research', 'journal': 'Journal of Advanced Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}