检索结果-南通市图书馆

Diagnosis of long QT syndrome via su.port vector machines classification

Jou.nal of Biomedical Science and Engineering 2011年第4期4卷 264-271页

作者： Halil Bisgin orhan u. kilinc Ahmet u.u. Xiaowei Xu.Volkan Tu.cu 不详

Congenital Long QT Syndrome (LQTS) is a genetic disease and associated with significant arrhythmias and su.den cardiac death. We introdu.e a noninva-sive procedu.e in which Discrete Wavelet Trans-form (DWT) is u.ed to extract featu.es from elec-trocardiogram (ECG) time-series data first, then the extracted featu.es data is classified as either abnormal or u.affected u.ing Su.port Vector Machines (SVM). A total of 26 genetically identified patients with LQTS and 19 healthy controls were stu.ied. Du. to the limited nu.ber of samples, model selection was done by training 44 instances and testing it on remaining one in each ru.. The proposed method shows reasonably high average accu.acy in LQTS diagnosis when combined with best parameter selection process in the classifica-tion stage. An accu.acy of 80%is achieved when Sigmoid kernel is u.ed in v-SVM with parameters v = 0.58 and r = 0.5. The corresponding SVM model showed a classification rate of 21/26 for LQTS pa-tients and 15/19 for controls. Since the diagnosis of LQTS can be challenging, the proposed method is promising and can be a potential tool in the correct diagnosis. The method may be improved fu.ther if larger data sets can be obtained and u.ed.

关键词： Long QT Syndrome Discrete Wavelet Transform Su.port Vector Machine Classification

来源：

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：