Diagnostic des maladies cardiaques à partir de l'électrocardiogramme

La classification des signaux ECG de mani鋨e manuelle ou traditionnelle est un domaine qui pourrait 皻re am幨ior?gr歊e ?un syst鋗e de classification automatis?pour les signaux ECG. Dans ce travail, un logiciel de diagnostic assist?par ordinateur (CAD) am幨ior?est introduit pour la classification automatis嶪 des signaux ECG cardiaques. Un total de 480 signaux ECG a 彋?pris comme ensemble de donn嶪s pour les besoins de cette 彋ude ?partir de la base de donn嶪s MIT-BIH sur les arythmies; ces signaux comprennent 96 signaux ECG normaux, ainsi que 384 signaux ECG anormaux appartenant ?quatre types d'anomalies cardiaques, ?savoir le couple ventriculaire, la tachycardie ventriculaire, la big幦inie ventriculaire et la fibrillation ventriculaire, chacun de ces types comportant 嶲alement 96 signaux ECG. Ensuite, le r澭chantillonnage a 彋?effectu?pour tous les signaux donn廥 ?360 嶰hantillons par seconde, ?l'exception des signaux de FV, qui ont 彋?r澭chantillonn廥 ?250 嶰hantillons par seconde. Ensuite, un processus it廨atif d'extraction des caract廨istiques a 彋?appliqu??l'aide de l'application Classification Learner qui existe dans MATLAB.