Classification des signaux ECG en utilisant les réseaux de neurones

Abstract

La classification de l'arythmie cardiaq ue est une étape importante dans la mise au point de s dispositifs de surveill ance ambulatoire ou aux unités de soins intensifs . D ans c e travail , nous utilisons un système à deux phases pour la classificati on des signaux cardiaques : E xtraction de s caractéristiques et classification. L ’ extraction de caractéristiques est basée sur la modélisation autorégressive et la classification est effectué en uti lisant les réseau x de neurones . N ous utilisons ce système pour classer les signaux ECG en deux classe, normal ou avec arythmies. P our évaluer ce système, nous utilisons la base de donnée s « MIT - BIH A r r h ythmia » , et nous effectuons des tests avec différentes taille s de s fenêtre s temporelles et différent nombre s des coefficient s d'auto - régression. Mots - clés : Arythmie, Résea ux de neurones artificiels, rétro - propagation (RP), base de donnéeS