Improving the speed and accuracy of arrhythmia classification based on morphological features of ECG signal
Publish place: Telecommunication devices، Vol: 9، Issue: 4
Publish Year: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 73
This Paper With 8 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_TDMA-9-4_001
تاریخ نمایه سازی: 29 فروردین 1402
Abstract:
ECG cardiac signals play a crucial role in determining heart disease. Somehow, by knowing the heart rate on the ECG, one can distinguish the type of arrhythmia and the type of disease. Arrhythmias are a type of heart disease that affects the normal functioning of the heart. The electrical activity of the heart is shown at the peaks of P, QRS, T, and the ST and PR sections. In this study, an effective method for identifying cardiac arrhythmias based on morphological features is presented. The extracted features are classified using SVM and KNN classification and random forest RF. Accuracy, sensitivity, positive predictive rate, negative predictive rate as well as execution time were used to evaluate the proposed method. The results show the superiority of the proposed method.
Keywords:
Authors
Kamran Dehgany habib abadi
Department of electrical Engineering, Islamic Azad University, Najaf abad Branch, Isfahan, Iran
Mohammad Yousefi
Najafabad Branch, Islamic Azad University
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :