ECG Multi Class Classification Using Machine Learning Techniques
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a project focused on utilizing Artificial Intelligence (AI) tools to improve the process of diagnosing heart diseases. The research indicates that 10 to 15 percent of Pacific Islanders are diagnosed with at least one form of heart disease, leading to around 20,000 deaths annually. The proposed project uses the Physio net database and ECG signals of 162 patients to design a multi-class classification method that accurately recognizes different patterns under 3 classes, namely, Arrhythmia (ARR), Congestive Heart Failure (CHF), and Normal Sinus Rhythm (NSR). The study utilizes two feature extraction methods, Continuous Wavelet Transform, and Wavelet Scattering, to extract the principal characteristics from the ECG data. MATLAB Software is used to train three models, an AlexNet Model, an SVM Model, and an LSTM Model, to diagnose cardiovascular diseases and their severity. The results of the different classification methods showed that the SVM Model had the best performance with a classification accuracy of 98%. This project offers a dependable and effective diagnostic tool for the diagnosis of heart diseases with a minimized risk of human error. Additionally, it has the potential to serve as a valuable resource for future studies in the medical field aimed at enhancing cardiovascular disease diagnosis and treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».