A Novel Ischemia Detector via ECG Signals Utilizing Support Vector Machine and Extreme Learning Machine Techniques
محل انتشار: کنفرانس بین المللی مهندسی برق
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,027
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICELE01_210
تاریخ نمایه سازی: 21 شهریور 1395
چکیده مقاله:
This study aims to develop a new robust method to distinguish ischemic ST-T episodes from normal parts in order to detect ischemia. The method operates by applying a hybrid technique based on wavelet transform and low-pass filter in order to remove redundant noise and baseline wandering, calculation of a representative average for each episode called Mean-Signal, and then extraction of efficient feature vectors from QRS complex and P and T-wave sections of each representative signal and at last differentiating ischemic episodes from normal ones using two classifiers. Using European ST-T database for train and test, the algorithm was evaluated by Extreme learning machine and support vector machine classifiers. Obtained sensitivity and positive predictive value for SVM method were respectively 91% and 85.6%. These values for extreme learning machine are respectively 96.8% and 90.65%.
نویسندگان
dena mafie
Islamic Azad University, South Tehran Branch, Tehran, Iran
ali ghaffari
Department of Mechanical Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :