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

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dc.contributor.author ANDREAO, R. V. -
dc.contributor.author DORIZZI, B. -
dc.contributor.author BOUDY, J. -
dc.contributor.author MOTA, J. C. M. -
dc.date.accessioned 2007-11-30T10:28:04Z
dc.date.available 2007-11-30T10:28:04Z
dc.date.issued 2003 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2042/13751
dc.description.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. fr
dc.format.extent 175261 bytes
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images en_US
dc.relation.ispartof 19° Colloque sur le traitement du signal et des images, FRA, 2003 fr
dc.rights http://irevues.inist.fr/utilisation fr
dc.source 19° Colloque sur le traitement du signal et des images, 2003 ; p. 1081-1084 fr
dc.title Transformée en ondelettes et modèles de Markov cachés pour la segmentation automatique du signal ECG fr
dc.type conference-meeting-part en_US
dc.contributor.affiliation TINT, dépt EPH, 9 rue Charles Fourier, 91011 Evry, FRA fr
dc.contributor.affiliation UFC, Deti, CP 6005 Campus do Pici, 60455-760 Fortaleza, BRA fr


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