ملخص: Une technique automatisée a été développée pour la détection des épisodes ischémiques dans les enregistrements électrocardiographiques de longue durée (ECG) qui utilise un réseau neurologique artificiel. Afin de former le réseau pour la classification de battement, un ensemble de données cardiaque de battement a été construit a basé sur des enregistrements de la société européenne de la base de données de la cardiologie (ESC) STT. Le réseau a été formé en utilisant une méthode bayésienne de régularisation. Le signal cru d'cEcg contenant le segment de rue et la vague de T de chaque battement étaient les entrées au système de classification de battement et la sortie était la classification du battement. L'entrée au réseau a été produite par une analyse de composant principal (PCA) pour réaliser la réduction de dimensionnalité. L'exécution de réseau dans la classification de battement a été testée sur la base de données cardiaque de battement fournissant la sensibilité 90% (expert en logiciel) et la spécificité 90% (SP). Le classificateur neural de battement est intégré d'un procédé en quatre étapes pour la détection ischémique d'épisode. Le système entier a été évalué sur la base de données de ESC STT. Quand des statistiques brutes globales ont été utilisées l'expert en logiciel était 90% et l'exactitude prédictive positive (PPA) 89%. Quand des statistiques moyennes globales ont été utilisées l'expert en logiciel est devenu 86% et le PPA 87%. Ces résultats sont meilleurs qu'autre enregistré.

لغة: إنجليزية