Classification des anomalies cardiaques par utilisation des Réseaux de Neurones

Abstract

L„électrocardiogramme (ECG) est un outil de diagnostic important pour l'évaluation des arythmies cardiaques. Actuellement, de nombreuses solutions d'apprentissage automatique peuvent être utilisées pour analyser et classer les données ECG. Cependant, l‟un des inconvénients de ces méthodes réside dans la difficulté de trouver les caractéristiques les plus appropriées permettant d‟avoir des précisions élevées. C‟est dans ce contexte qu‟intervient notre travail, nous avons opté pour des caractéristiques morphologiques, puis nous avons utilisé un classificateur basé sur le réseau de neurones pour la classification des battements ECG. Nous présentons les résultats de classification obtenus sur la base de données public « MIT-BIH Arythmie ».