Extracción de características de ecg basadas en transformaciones no lineales y wavelets
Se presentan diferentes métodos de extracción de caracterIsticas en senales ECG normales y en presencia de eventos relacionados con cardiopatIa isquémica, basados en mediciones de diagnóstico, la transformada wavelet y el análisis no lineal de componentes principales. Con el fin de determinar las ca...
- Autores:
-
Montes, Victoria Eugenia
Guarín, Gustavo A
Castellanos Domínguez, Germán
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2005
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/28699
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/28699
http://bdigital.unal.edu.co/18747/
- Palabra clave:
- ECG
ischemic heart disease
feature extraction
wavelets
nonlinear transformations
PCA
KPCA
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- openAccess
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Se presentan diferentes métodos de extracción de caracterIsticas en senales ECG normales y en presencia de eventos relacionados con cardiopatIa isquémica, basados en mediciones de diagnóstico, la transformada wavelet y el análisis no lineal de componentes principales. Con el fin de determinar las caracterIsticas que contribuyen de melor manera con el modelo, se aplican dos técnicas de selección efectiva de caracterIsticas empleando métodos estadIsticos multivariados y univariados. La evaluación de las técnicas de extracción propuestas se realiza mediante análisis discriminante lineal y máquinas de soporte vectorial, comparando el error en la clasificación de diferentes estados de funcionalidad cardIa- ca. Como resultado del análisis discriminante lineal se obtiene que las caracterIsticas más efectivas se consiguen empleando el análisis no lineal de componentes principales sobre un latido. En este caso, el error obtenido de clasifi- cación es de hasta el 0.22%, contra 6.78% en el caso de las wavelets, y 24.22% en el caso de las mediciones de diagnóstico. Con las máquinas de soporte vectorial se obtiene que las caracterIsticas más discriminantes se obtienen empleando wavelets aplicadas al latido con una precisión de clasificación hasta del 0.1%, contra 0.12% en el caso del análisis no lineal de componentes principales y 5.11% en el caso de las mediciones de diagnóstico. |
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