Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikačního výsledku
SMÍŠEK, R.; KOLÁŘOVÁ, J.
Originální název
ECG signal classification based on SVM
Anglický název
Druh
Stať ve sborníku mimo WoS a Scopus
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.
Anglický abstrakt
Klíčová slova
ECG classification, support vector machines, SVM, MIT-BIH database
Klíčová slova v angličtině
Autoři
Rok RIV
2017
Vydáno
28.04.2016
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
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" }