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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 212 - 217 (6page)
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Premature contraction arrhythmia is the most common disease among arrhythmia and it may cause serious situations such as ventricular fibrillation and ventricular tachycardia. Most of arrhythmia clasification methods have been developed with the primary objective of the high detection performance without taking into account the computational complexity. Also, personalized difference of ECG signal exist, performance degradation occurs because of carrying out diagnosis by general classification rule. Therefore it is necessary to design efficient method that classifies arrhythmia by analyzing the persons’s physical condition and decreases computational cost by accurately detecting minimal feature point based on only QRS features. We propose method for personalized specific classification of premature contraction arrhythmia based on QRS features in smart healthcare environments. For this purpose, we detected R wave through the preprocessing method and SOM and selected abnormal signal sets.. Also, we developed algorithm to classify premature contraction arrhythmia using QRS pattern, RR interval, threshold for amplitude of R wave. The performance of R wave detection, Premature ventricular contraction classification is evaluated by using of MIT-BIH arrhythmia database that included over 30 PVC(Premature Ventricular Contraction) and PAC(Premature Atrial Contraction). The achieved scores indicate the average of 98.24% in R wave detection and the rate of 97.31% in Premature ventricular contraction classification.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed methods
Ⅲ. Experimental Results and Discussion
Ⅳ. Conclusion
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
G. Wang / 2019 / Simultaneous Human Health Monitoring and Time-Frequency Sparse Representation Using EEG and ECG Signals / IEEE Access 7:85985~85994
W. Li / 2019 / Deep Intermediate Representation and In-Set Voting Scheme for Multiple-Beat Electrocardiogram Classification / IEEE Sensors Journal 19(16):6895~6904
E. Orosco / 2015 / On the use of high-order cumulant and for muscular-activity detection / Biomedical Signal Processing and Control 18:325~333
Z. j Chen / 2017 / An Energy-Efficient ECG Processor With Weak-Strong Hybrid Classifier for Arrhythmia Detection / IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 65(7):948~952
Xue Xu / 2020 / Interpretation of Electrocardiogram (ECG) Rhythm by Combined CNN and BiLSTM / IEEE Access 8(2):2169~3536
W. Li / 2019 / Deep Intermediate Representation and In-Set Voting Scheme for Multiple-Beat Electrocardiogram Classification / IEEE Sensors Journal 19(16):6895~6904
E. Orosco / 2015 / On the use of high-order cumulant and for muscular-activity detection / Biomedical Signal Processing and Control 18:325~333
Z. j Chen / 2017 / An Energy-Efficient ECG Processor With Weak-Strong Hybrid Classifier for Arrhythmia Detection / IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 65(7):948~952
Xue Xu / 2020 / Interpretation of Electrocardiogram (ECG) Rhythm by Combined CNN and BiLSTM / IEEE Access 8(2):2169~3536
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