کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10345615 | 698352 | 2012 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Unsupervised feature relevance analysis applied to improve ECG heartbeat clustering
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The performance of the method was assessed using a heartbeat clustering test on real ECG records. The quantitative cluster validity measures yielded a correctly classified heartbeat rate of 98.69% (specificity), 85.88% (sensitivity) and 95.04% (general clustering performance), which is even higher than the performance achieved by other similar ECG clustering studies. The number of features was reduced on average from 100 to 18, and the temporal cost was a 43% lower than in previous ECG clustering schemes.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 108, Issue 1, October 2012, Pages 250-261
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 108, Issue 1, October 2012, Pages 250-261
نویسندگان
J.L. RodrÃguez-Sotelo, D. Peluffo-Ordoñez, D. Cuesta-Frau, G. Castellanos-DomÃnguez,