I detta papper används en datautvinningsteknik på kardioidbaserad personidentifieringsmekanism med elektrokardiogram (EKG). Nyligen genomförda studier i kardioidbaserad EKG ger upphov till en ny dimension av effektiv patientautentisering, vilket sätter nytt hopp till snabbare patientvård. Befintlig forskning lider dock av lägre noggrannhet på grund av slumpmässiga biometriska mallval från fasta punkter i Cartesian koordinat. I detta papper har vi extraherat EKG funktioner med hjälp av uppsättning Euclidean avstånd med hjälp av data mining tekniker. Euclidean avstånd, som är oberoende av fasta punkter (i motsats till befintlig forskning) upprätthåller högre noggrannhet i biometrisk identifiering när Bayes Network genomfördes för klassificeringsändamål. Totalt 26 EKG-inspelningar från MIT/BIH Normal Sinus Rhythm databas (NSRDB) och MIT/BIH Arythmia databas (MIDB) används för utveckling och utvärdering. Våra experiment på dessa två uppsättningar av offentliga ECG-databaser visar den föreslagna data mining baserad metod på Euclidean avstånd som erhållits från kardioid graf resultat till 98,60% respektive 98,30% klassificering noggrannhet.
I ett annat papper har Sidek m.fl. i REF föreslagit datautvinningsteknik för kardioidgrafikbaserad biometrisk EG-autentisering.
Data mining technique on cardioid graph based ECG biometric authentication
{'venue': 'BioMed 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}