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Diagnose von Herzkrankheiten anhand des Elektrokardiogramms

by Shadi Obaid , Umar Alqasemi
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9786207595990
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Verlag Unser Wissen
  • Publisher Imprint: Verlag Unser Wissen
  • Publication Date:
  • Pages: 164
  • Original Price: GBP 39.0
  • Language: German
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 250 grams
  • BISAC Subject(s): General

Die Klassifizierung von EKG-Signalen auf manuelle oder traditionelle Weise ist ein Bereich, der durch ein automatisches Klassifizierungssystem für EKG-Signale verbessert werden könnte. In dieser Arbeit wird ein verbessertes Software-System für die computergestützte Diagnose (CAD) zur automatischen Klassifizierung von EKG-Signalen eingeführt. Insgesamt 480 EKG-Signale wurden als Datensatz für diese Studie aus der MIT-BIH Arrhythmie-Datenbank entnommen; diese Datensätze enthalten 96 normale EKG-Signale sowie 384 abnormale EKG-Signale, die zu vier Arten von Herzanomalien gehören, nämlich ventrikuläres Couplet, ventrikuläre Tachykardie, ventrikuläre Bigeminie und ventrikuläres Flimmern, wobei jede dieser Arten ebenfalls 96 EKG-Signale enthält. Dann wurde eine erneute Abtastung für alle gegebenen Signale mit 360 Abtastungen pro Sekunde durchgeführt, mit Ausnahme der VF-Signale, die mit 250 Abtastungen pro Sekunde neu abgetastet wurden. Danach wurde eine iterative Merkmalsextraktion mit Hilfe der Classification Learner App in MATLAB durchgeführt.

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