Détection d'extrasystoles ventriculaires par Support Vector Machines
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Détection d'extrasystoles ventriculaires par Support Vector Machines

ZAHIA ZIDELMAL

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L’analyse visuelle d’un ECG de longue durée comme celui provenant d’un Holter, pour détecter des extrasystoles ventriculaires (ESV) par exemple, est difficile à réaliser par le médecin, à cause de la quantité de données récupérées après l’enregistrement, environ 100 000 battements cardiaques; d'où la nécessité d'une lecture automatique.

Cet ouvrage s'inscrit dans cette problématique, et propose une méthode de localisation de battements cardiaques.

Sur les battements segmentés, est effectuée une extraction de caractéristiques temporelles et fréquentielles.

Ces caractéristiques ne s’éloignent pas de celles habituellement utilisées par les cardiologues.

Pour classifier ces battements de manière automatique, nous nous proposons d'utiliser un SVM où elle introduit une troisième décision qui consiste à rejeter les battement ambigus.

Cette option est importante dans le cas d'une application relative à une aide au diagnostic.

Format : Papier

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Disponible

Dr.

Zahia Zidelmal est affiliée au département d'électronique, de l'niversité Mouloud Mammeri (UMMTO), Algérie, depuis 1993.

Elle obtint son titre de Doctorat en 2012.

Actuellement, elle est Maître de Conférences au même établissement.

Son domaine de recherche est le traitement du signal, et la reconnaissance de formes par Support Vector Machines.


Fiche technique

Auteur
ZAHIA ZIDELMAL
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Année
2017
Pages
160
Pays
Algérie Algérie

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