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Online HMM adaptation applied to ECG signal analysis

  • Universidade Federal do Espírito Santo
  • CNRS SAMOVAR UMR 5157

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

The online HMMs (Hidden Markov Model) adaptation has been introduced by this work1 for the patient ECG signal adaptation problem. Two adaptive methods were implemented, namely the incremental version of the expectation-maximization (EM) and segmental k-means algorithms. The algorithms were implemented in an ECG segmentation system which classificatory is based on HMM. The performance criteria adopted are waveform detection, segmentation precision, and ischemia detection. For the tests, were used the QT and ST-T databases. The experiments have shown that the system adaptation for each individual improves the system reliability and increases the system performance. Furthermore, our results compare favorably with other works in the literature.

langue originaleAnglais
titreInternational Symposium on Industrial Electronics 2006, ISIE 2006
Pages511-514
Nombre de pages4
Les DOIs
étatPublié - 1 déc. 2006
Modification externeOui
EvénementInternational Symposium on Industrial Electronics 2006, ISIE 2006 - Montreal, QC, Canada
Durée: 9 juil. 200613 juil. 2006

Série de publications

NomIEEE International Symposium on Industrial Electronics
Volume1

Une conférence

Une conférenceInternational Symposium on Industrial Electronics 2006, ISIE 2006
Pays/TerritoireCanada
La villeMontreal, QC
période9/07/0613/07/06

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « Online HMM adaptation applied to ECG signal analysis ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

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