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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제29권 제6호
발행연도
2008.1
수록면
466 - 476 (11page)

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The more people use ambulatory electrocardiogram (ECG) for arrhythmia detection, the more researchers report the automatic classification algorithms. Most of the previous studies donʼt consider the un-balanced data distribution. Even in patients, there are much more normal beats than abnormal beats among the data from 24 hours. To solve this problem, the hierarchical classification using 21 features was adopted for arrhythmia abnormal beat detection. The features include R-R intervals and data to describe the morphology of the wave. To validate the algorithm, 44 non-pacemaker recordings from physionet were used. The hierarchical classification model with 2 stages on domain knowledge was constructed. Using our suggested method, we could improve the performance in abnormal beat classification from the conventional multi-class classification method. In conclusion, the domain knowledge based hierarchical classification is useful to the ECG beat classification with unbalanced data distribution.
#arrhythmia detection #unbalanced data distribution #hierarchical classification #domain knowledge #support vector machine

목차

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참고문헌 (22)

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/ 1998 / Testing and Reporting Performance Results of Cardiac Rhythm and ST Segment Measurement Algorithms Association for the Advancement of Medical Instrumentation google schola Ary L. Goldberger / 2006 / Clinical Electrocardiography : A simplified approach, Mosby Inc., an affiliate of Elsevier Inc google schola Chia-Hung Lin / 2006 / Classification enhancible grey relational analysis for cardiac arrhythmias discrimination / Med Biol Eng Comput 44 : 311 ~ 320 google schola Chih-Chung Chang / 2007 / LIBSVM: a Library for support vector machines / National Science Council of Taiwan google schola Chuang-Chien Chiu / 2005 / Using correlation coefficient in ecg waveform for arrhythmia detec- tion / Biomed Eng Appl Basis Comm (17) : 147 ~ 152 google schola

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