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A Global Training Model for Beat Classification Using Basic Electrocardiogram Morphological Features

Computers, Materials & Continua 2022年第3期70卷 4503-4521页

作者： shubha sumesh John Yearwood Shamsul Huda Shafiq Ahmad School of Information Technology Deakin UniversityBurwoodVIC3128Australia Industrial Engineering Department College of EngineeringKing Saud UniversityP.O.Box 800Riyadh11421Saudi Arabia

Clinical Study and automatic diagnosis of electrocardiogram(ECG)data always remain a challenge in diagnosing cardiovascular *** analysis of ECG data relies on various factors like morphological features,classification techniques,methods or models used to diagnose and its performance *** crucial factor in themethodology is howto train the model for each *** approaches use standard training model which faces challenges when training data has variation due to individual patient characteristics resulting in a lower detection *** paper proposes an adaptive approach to identify performance improvement in building a training model that analyze global trainingmethodology against an individual training methodology and identifying a gap between *** provide our investigation and comparative study on these methods and model with standard classification techniques with basic morphological features and Heart RateVariability(HRV)thatmay aid real time *** approach helps in analyzing and evaluating the performance of different techniques and can suggests adoption of a best model identification with efficient technique and efficient attribute set for real-time systems.

关键词： ECG morphological feature HRV global adaptive training multilayer perceptron(MLP) support vector machine(SVM) random forest(RF)

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