ECG Analysis Using Wavelet Transform, Neural Networks and Support Vector Machines, Application to Myocardial Ischemia Detection

سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 795

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

EOESD01_230

تاریخ نمایه سازی: 11 خرداد 1393

چکیده مقاله:

In this paper, we propose a novel method for the detection of myocardial ischemic events from electrocardiogram (ECG) signal, using the Discrete Wavelet Transform (DWT) technique, Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machines (SVM). The ST-T Segment is obtained based on the detection of R peak location based on the well-known Pan-Tompkins method. Then ratio of energy in the DWT approximation coefficients rather than detail coefficients calculated as the features. ANN and SVM is used to build classifiers for ischemic and normal ECG signals. The proposed method achieved good performance in correct rate, sensitivity and specificity.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

Alireza Fallahi

Biomedical Engineering Department, Hamedan University of Technology, Hamedan, Iran

Razieh Jafari

Electrical Engineering Department, Hamedan University of Technology, Hamedan, Iran

Masoud Vejdannik

Electrical Engineering Department, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran