Classification d'un signal ECG par SVM

Abstract

L'ECG est l'un des tests les plus important dans la surveillance et le diagnostique des patients, en raison de la rapidité à mettre en place, l’efficacité et la fiabilité pour le diagnostique. Il étudie le fonctionnement du cœur, mesure et enregistre l'activité électrique que la traverse. Les informations enregistrées par l’ECG sont présentées sous forme d’ondes électriques, de formes et de durées particulières qui se répètent à chaque cycle cardiaque. Il y a des valeurs normales qui permettent d'interpréter les résultats, on analyse l'ensemble de ces complexes et la morphologie globale du complexe va nous orienter vers telle ou telle pathologie. Le but est d'utiliser une méthode précise et fiable de classification pour la détection des maladies cardiovasculaires, pour cela on utilise la méthode SVM (machine à vecteurs de support), un algorithme d’apprentissage automatique supervisé qui peut être utilisé à des fins de classification et de régression, pour classifier les signaux ECG à cause de sa précision, sa rapidité et sa robuste.

يعد مخطط كهربية القلب) (ECGمن أهم الاختبارات في مراقبة وتشخيص المرضى ، نظ ًرا لسرعته في الإعداد وكفاءته و موثوقيته في التشخيص. يقوم بدراسة عمل القلب و كذا يقيس و يسجل النشاط الكهربائي الذي يمر عبره . يتم تقديم المعلومات المسجلة بواسطة مخطط كهربية القلب على شكل موجات كهربائية ، يميز كل منها شكل و زمن خاص بها والتي تتكرر مع كل دورة قلبية. هناك قيم طبيعية تجعل من الممكن تفسير النتائج ،. يتم تحليل هذه المجمعات ، و يوجهنا الشكل العام للمجمع نحو هذا المرض أو ذاك . الهدف هو استعمال طريقة تصنيف دقيقة و موثوقة للكشف عن أمراض القلب والأوعية الدموية ، لذلك استخدمنا خوارزمية ) SVMآلة المتجهات الداعمة( -خوارزمية تعلم آلي خاضعة للإشراف يمكن استخدامها لأغراض التصنيف والانحدار- لتصنيف إشارات تخطيط القلب بسبب دقتها وسرعتها وقوتها

The ECG is one of the most important tests in the monitoring and diagnosis of patients, due to its speed to set up, efficiency and reliability for diagnosis. It studies the functioning of the heart, measures and records the electrical activity that passes through it. The information recorded by the ECG is presented in the form of electrical waves, in particular shapes and times, which repeat with each cardiac cycle. There are normal values which make it possible to interpret the results, we analyze all of these complexes and the overall morphology of the complex will guide us towards such or such pathology. The goal is to use a precise and reliable classification method for the detection of cardiovascular diseases, for this we use the SVM (Support Vector Machine) method, a supervised machine learning algorithm that can be used for classification and regression purposes, to classify the ECG signals because of its precision, speed and robustness