Detail publikace

ECG signal classification based on SVM

SMÍŠEK, R. KOLÁŘOVÁ, J.

Originální název

ECG signal classification based on SVM

Typ

článek ve sborníku mimo WoS a Scopus

Jazyk

angličtina

Originální abstrakt

Cardiovascular diseases nowadays represent the most common cause of death in Western countries. Long-term ECG recording is modern method, because it allows to detect sporadically occurring pathology. We designed an automatic classifier to detect five pathologies (AAMI standard) by SVM method. The classifier was tested on the entire MIT-BIH Arrhythmia Database with an accuracy of 99.17 %. We also compared the quality of parameters entering the classifier.

Klíčová slova

ECG classification, support vector machines, SVM, MIT-BIH database

Autoři

SMÍŠEK, R.; KOLÁŘOVÁ, J.

Vydáno

28. 4. 2016

Nakladatel

Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

Místo

Brno

ISBN

978-80-214-5350-0

Kniha

Proceedings of the 22st Conference STUDENT EEICT 2016

Číslo edice

první

Strany od

365

Strany do

369

Strany počet

5

URL

http://www.feec.vutbr.cz/EEICT/2016/sbornik/EEICT-2016-sborn%C3%ADk-komplet.pdf

BibTex

@inproceedings{BUT124701,
  author="Radovan {Smíšek} and Jana {Kolářová}",
  title="ECG signal classification based on SVM",
  booktitle="Proceedings of the 22st Conference STUDENT EEICT 2016",
  year="2016",
  number="první",
  pages="365--369",
  publisher="Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií",
  address="Brno",
  isbn="978-80-214-5350-0",
  url="http://www.feec.vutbr.cz/EEICT/2016/sbornik/EEICT-2016-sborn%C3%ADk-komplet.pdf"
}