Transformée en ondelettes et modèles de Markov cachés pour la segmentation automatique du signal ECG

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/13751
Title: Transformée en ondelettes et modèles de Markov cachés pour la segmentation automatique du signal ECG
Author: ANDREAO, R. V.; DORIZZI, B.; BOUDY, J.; MOTA, J. C. M.
Abstract: - Cette article présente une approche de segmentation automatique du signal ECG qui utilise la transformée en ondelettes et les modèles de Markov cachés (MMC). Le modèle MMC est la concaténation des modèles markoviens élémentaires de chaque onde P, QRS et T d'un battement cardiaque, permettant la détection de toutes ces ondes dans un signal ECG. Malgré la faible taille du corpus d'apprentissage, le MMC proposé montre une très bonne précision dans la segmentation des différents battements, comparée à 1 méthode classique. Le MMC a le grand avantage de s'adapter aux variations du signal ECG et surtout de faire de manière conjointe la détection du battement cardiaque et sa segmentation en ondes P, QRS et T.
Publisher: GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Date: 2003

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