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Arrhythmia Prediction on Optimal Features Obtained from the ECG as Images

Computer Systems Science & Engineering 2023年第1期44卷 129-142页

作者： Fuad A.M.Al-Yarimi Department of Computer Science King Khalid UniversityAbhaKingdom of Saudi Arabia

A critical component of dealing with heart disease is real-time identifi-cation,which triggers rapid *** main challenge of real-time identification is illustrated here by the rare occurrence of cardiac *** contribu-tions to cardiac arrhythmia prediction using supervised learning approaches gen-erally involve the use of demographic features(electronic health records),signal features(electrocardiogram features as signals),and temporal *** the signal of the electrical activity of the heartbeat is very sensitive to differences between high and low heartbeats,it is possible to detect some of the irregularities in the early stages of *** paper describes the training of supervised learning using features obtained from electrocardiogram(ECG)image to correct the limitations of arrhythmia prediction by using demographic and electrocardio-graphic signal *** experimental study demonstrates the usefulness of the proposed Arrhythmia Prediction by Supervised Learning(APSL)method,whose features are obtained from the image formats of the electrocardiograms used as input.

关键词： ECG records electrocardiogram morphological features(MF) empirical mode decomposition algorithm HOS

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