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Discrete Wavelet-based Fuzzy Network Architecture for ECG Rhythm-Type Recognition : Feature Extraction and Clustering- Oriented Tuning of Fuzzy Inference System

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.4 No.3 (2011.09)바로가기
  • 페이지
    pp.107-130
  • 저자
    Mohammad Reza Homaeinezhad, Ehsan Tavakkoli, Ali Ghaffari
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A153632

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원문정보

초록

영어
The paper addresses a new QRS complex geometrical feature extraction technique as well as its application for supervised electrocardiogram (ECG) heart-beat type classification. Toward this objective, after detection and delineation of major events of the ECG signal via an appropriate algorithm, each QRS region and also its corresponding discrete wavelet transform (DWT) are supposed as virtual images and each of them is divided into eight polar sectors. Then, the curve length of each excerpted segment is calculated and is used as the element of the feature space. Afterwards, an appropriate fuzzy network classifier aimed for recognizing several heart-beat types is preliminarily designed. To propose a new classification strategy with adequate robustness against noise, artifacts and arrhythmic outliers, the fuzzy rules parameterization and determination stages were fulfilled using the fuzzy c-means (FCM) and the subtractive clustering techniques. To show merit of the new proposed algorithm, it was applied to 4 number of arrhythmias (Normal, Left Bundle Branch Block-LBBB, Right Bundle Branch Block-RBBB, Paced Beat-PB) belonging to 12 records of the MIT-BIH Arrhythmia Database and the average accuracy values Acc=94.58% and Acc=97.41% were achieved for FCM-based and subtractive clustering-based fuzzy-logic classifiers, respectively. To evaluate operating characteristics of the new proposed fuzzy classifier, the obtained results were compared with similar peer-reviewed studies in this area.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Previous Works
 3. Materials and Methods
  3.1. The Discrete Wavelet Transform (DWT)
  3.2. Fuzzy Network
  3.3. Clustering
 4. The Fuzzy Classification Algorithm: Design, Implementation and Performance Evaluation
  4.1. QRS Geometrical Features Extraction
  4.2. Design of Fuzzy Classifier Based on the FCM Clustering:
  4.3. Arrhythmia Classification Performance Comparison with Other Works
 5. Conclusion and Future Works
 References

키워드

Feature Extraction; Curve-Length Method; Discrete Wavelet Transform; Fuzzy-Logic Classification; Subtractive Clustering; Fuzzy C-means Clustering; Arrhythmia Classification.

저자

  • Mohammad Reza Homaeinezhad [ Department of Mechanical Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran, Cardiovascular Research Group (CVRG), K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran. ]
  • Ehsan Tavakkoli [ Department of Mechanical Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran, Cardiovascular Research Group (CVRG), K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran. ]
  • Ali Ghaffari [ Department of Mechanical Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran, Cardiovascular Research Group (CVRG), K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran. ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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