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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 Biomedical Engineering Letters (BMEL) Biomedical Engineering Letters (BMEL) Vol.3 No.2
발행연도
2013.1
수록면
74 - 79 (6page)

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Heart rate variations reveal current or impending heart/cardiac diseases. A non-stationary signal – heart rate - is measured using Electrocardiogram (ECG) to assess cardiac Arrhythmia. But studying ECG reports is both tedious and time consuming when you have to locate abnormalities from the collected data. This is overcome by computer based analytical tools for in-depth data study/classification for diagnosis. Automatic arrhythmia assessment is easy due to the existence of image processing techniques. Many algorithms exist for ECG signals detection/classification. This paper investigates RR interval based ECG classification procedures for arrhythmic beat classification, a process based on RR interval beat extraction using Symlet on ECG data. Extracted RR data is used as a classification feature with beats being classified through a boosting algorithm and Fuzzy Unordered Rule Induction Algorithm (FURIA). Classification efficiency evaluation was through the MITBIH arrhythmia database. Keywords Arrhythmia classification, Electr
#Arrhythmia classification #Electrocardiogram (ECG) #RR interval #Symlet #Boosting #Fuzzy Unordered Rule Induction Algorithm (FURIA) #MIT-BIH ECG data

목차

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