Application des réseaux de neurones dans la reconnaissance des arythmies cardiaques

dc.contributor.authorKaoulal, Ren_US
dc.contributor.authorHedeili, Nen_US
dc.contributor.authorChikh, Maen_US
dc.contributor.authorBaroudi, Fen_US
dc.date.accessioned2012-05-23T15:15:56Zen_US
dc.date.available2012-05-23T15:15:56Zen_US
dc.date.issued2003-09-28en_US
dc.descriptionConférence Internationale sur les Systèmes de Télécommunication , d’Electronique Médicale et d’Automatique, CISTEMA’2003en_US
dc.description.abstractOn propose dans ce papier deux modèles de classificateurs neuronaux destinés a l’identification de la pathologie cardiaque extrasystole ventriculaire "ESV" ,dont le premier classificateur est un réseau de kohonen ( la méthode LVQ "Learning Vector Quantization") ,et le deuxième est un réseau de neurones multicouches (la méthode de rétropropagation de gradient). Notre but principal est d’avoir un meilleur taux de classification avec une architecture minimale, nous avons appliqué la méthode LPC (Linear Prédictive Coding) afin d’avoir un vecteur d’entré réduit .Notons que les signaux ECG exploités pendant les différentes phases (phase d’apprentissage, phase de validation) de cette étude sont tous extraits de la base de données (MIT-BIH).en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/843en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of Tlemcenen_US
dc.subjectSignaux ECGen_US
dc.subjectMIT-BIHen_US
dc.subjectclassificateur neuronalen_US
dc.subjectLPCen_US
dc.subjectLVQen_US
dc.subjectrétropropagation de gradienten_US
dc.titleApplication des réseaux de neurones dans la reconnaissance des arythmies cardiaquesen_US
dc.typeArticleen_US

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