Automated Cardiovascular Arrhythmia Classification Based on Through Nonlinear Features and Tunable-Q Wavelet Transform (TQWT) Based Decomposition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Today, cardiovascular disease has become an epidemic. Statistics show that one person dies every 33 seconds due to cardiovascular disease. It is estimated that 33% of men and 10% of women have a heart attack before the age of 60. Arrhythmias are abnormal beats that cause the heart to beat too fast or too slow to pump. Automatic electrocardiogram analysis is critical to the diagnosis and treatment of heart patients. There are several learning methods for analyzing ECG signals to diagnose arrhythmias. In the proposed method, the heart rate signals are decomposed into different sub bands using the Tunable Q-Factor Wavelet Transform (TQWT) method, then the features are extracted and modified using classification with the aim of better classifying and separating data in the process of identifying the clinical features of the class. They are classified so that normal people and people with cardiac arrhythmias can be distinguished from their ECG signals. The results showed that the proposed method classifies the ECG signal with 99.25% accuracy. Since accuracy in diagnosing cardiac arrhythmias in medicine is a vital and important factor, so the proposed method can be very effective for the decision of cardiologists.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle