Intelligent Analysis of Premature Ventricular Contraction Based on Features and Random Forest
المؤلفون المشاركون
Xie, Tiantian
Li, Runchuan
Shen, Shengya
Zhang, Xingjin
Zhou, Bing
Wang, Zongmin
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-10-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Premature ventricular contraction (PVC) is one of the most common arrhythmias in the clinic.
Due to its variability and susceptibility, patients may be at risk at any time.
The rapid and accurate classification of PVC is of great significance for the treatment of diseases.
Aiming at this problem, this paper proposes a method based on the combination of features and random forest to identify PVC.
The RR intervals (pre_RR and post_RR), R amplitude, and QRS area are chosen as the features because they are able to identify PVC better.
The experiment was validated on the MIT-BIH arrhythmia database and achieved good results.
Compared with other methods, the accuracy of this method has been significantly improved.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xie, Tiantian& Li, Runchuan& Shen, Shengya& Zhang, Xingjin& Zhou, Bing& Wang, Zongmin. 2019. Intelligent Analysis of Premature Ventricular Contraction Based on Features and Random Forest. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175267
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xie, Tiantian…[et al.]. Intelligent Analysis of Premature Ventricular Contraction Based on Features and Random Forest. Journal of Healthcare Engineering No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175267
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xie, Tiantian& Li, Runchuan& Shen, Shengya& Zhang, Xingjin& Zhou, Bing& Wang, Zongmin. Intelligent Analysis of Premature Ventricular Contraction Based on Features and Random Forest. Journal of Healthcare Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175267
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175267
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر