Bibtex entry: Extracción de Características usando wavelets en la identificación de patologías de ECG
@INPROCEEDINGS{orozco2003b,
        author = {Orozco-Alzate, Mauricio and Castellanos-Dom{\'{\i}}nguez, C{\'{e}}sar Germ{\'{a}}n and Orozco-Morales, Rub{\'{e}}n},
         month = oct,
         title = {Extracci{\'{o}}n de Caracter{\'{\i}}sticas usando wavelets en la identificaci{\'{o}}n de patolog{\'{\i}}as de {ECG}},
     booktitle = {I Congreso Colombiano de Bioingenier{\'{\i}}a de Ingenier{\'{\i}}a Biom{\'{e}}dica},
          year = {2003},
  organization = {Universidad Pontificia Bolivariana},
       address = {Medell\'{i}n, Colombia},
           url = {http://www.manizales.unal.edu.co/gta/signal/morozcoa/orozco03b.pdf},
      abstract = {Se presenta un m{\'{e}}todo de extracci{\'{o}}n de caracter{\'{\i}}sticas basado en Wavelets, orientado a la clasificaci{\'{o}}n de diversos tipos de arritmia card{\'{\i}}aca. El preproceso de las se{\~{n}}ales de ECG incluye la detecci{\'{o}}n de los complejos QRS, que se realiza mediante la adaptaci{\'{o}}n del algoritmo de Hamilton y Tompkins. La selecci{\'{o}}n efectiva de caracter{\'{\i}}sticas es realizada mediante la t{\'{e}}cnica de An{\'{a}}lisis de Componentes Principales (PCA), para la cual se consideran diferentes niveles de descomposici{\'{o}}n Wavelet de las se{\~{n}}ales ECG. La elecci{\'{o}}n de la base Wavelet se lleva a cabo a partir de los resultados obtenidos en el desempe{\~{n}}o del clasificador, que se implementa sobre tres t{\'{e}}cnicas: Clasificadores Bayesianos, Redes Neuronales Artificiales y M{\'{a}}quinas de Soporte Vectorial (SVM). Los resultados mostraron una ligera influencia del tipo de Wavelet utilizado en contraste con la influencia del nivel de descomposici{\'{o}}n elegido. Este estudio incluye 11 formas de onda etiquetadas de la base de datos del MIT-BIH.},
mytype={myconfs}
}
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