Thèses en ligne de l'université 8 Mai 1945 Guelma

Classification des signaux cardiaques en utilisant les arbres de décision

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dc.contributor.author Bessioud alaa eddine, Zenalabidine Mahamat Tahir
dc.date.accessioned 2021-03-01T08:25:47Z
dc.date.available 2021-03-01T08:25:47Z
dc.date.issued 2020-09
dc.identifier.uri http://dspace.univ-guelma.dz:8080/xmlui/handle/123456789/10258
dc.description.abstract L'électrocardiogramme (ECG) est un test non invasif largement utilisé pour analyser les arythmies cardiaques. L'application des méthodes informatisé d’aide à la décision constitues des solutions permettant aux cardiologues de mieux analyser les enregistrements ECG. Ce travail s’inscrit dans ce contexte, notre objectif est de développé un système de reconnaissance automatique des battements ECG. Dans ce système, nous utilisons les arbres de décision en tant que classificateur basé sur cinq caractéristique temporels. D’autre part, ce système vise à classifier quatre classes de rythmes cardiaques : Battement normal, Extrasystole ventriculaire, Bloc de branche droit et Bloc de branche gauche. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.subject ECG en_US
dc.title Classification des signaux cardiaques en utilisant les arbres de décision en_US
dc.type Working Paper en_US


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