Анализ аритмий и интерпр

Для классификации извлеченных из ЭКГ-сигнала признаков можно использовать различные алгоритмы классификации. Высокая эффективность классификации зависит от того, насколько хорошо векторы признаков могут быть разделены в пространстве признаков. Предлагаемая архитектура представляет классификацию аритмии на основе ЭКГ с использованием более надежных признаков и классификатора на основе регрессии. Предлагается эффективная автоматизированная классификация сердечных аритмий с использованием базы данных аритмий MIT-BIH и местного клинического набора данных. Предложенный метод обучил инкрементный классификатор регрессии вектора поддержки на 320 образцах различных аритмий. Предложенный метод был протестирован и сравнен с наиболее распространенными классификаторами, такими как искусственная нейронная сеть, машина опорных векторов и классификатор минимального расстояния. Из матрицы путаницы видно, что предложенный нами алгоритм хорошо работает для распознавания не

• | Author: Санамk
• | Publisher: Sciencia Scripts
• | Publication Date: May 17, 2023
• | Number of Pages: 108 pages
• | Binding: Paperback or Softback
• | ISBN-10: 6205972433
• | ISBN-13: 9786205972434