Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.creator | Dias, Felipe Meneguitti | - |
Autor(es): dc.creator | Monteiro, Henrique Luis Moreira | - |
Autor(es): dc.creator | Cabral, Thales Wulfert | - |
Autor(es): dc.creator | Naji, Rayen | - |
Autor(es): dc.creator | Kuehni, Michael | - |
Autor(es): dc.creator | Luz, Eduardo José da Silva | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:30:56Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:30:56Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-02-06 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-02-06 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/14453 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169260721000225 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.105948 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1017153 | - |
Descrição: dc.description | Background and objectives: Arrhythmia is a heart disease characterized by the change in the regularity of the heartbeat. Since this disorder can occur sporadically, Holter devices are used for continuous long-term monitoring of the subject’s electrocardiogram (ECG). In this process, a large volume of data is generated. Consequently, the use of an automated system for detecting arrhythmias is highly desirable. In this work, an automated system for classifying arrhythmias using single-lead ECG signals is proposed. Methods: The proposed system uses a combination of three groups of features: RR intervals, signal morphology, and higher-order statistics. To validate the method, the MIT-BIH database was employed using the inter-patient paradigm. Besides, the robustness of the system against segmentation errors was tested by adding jitter to the R-wave positions given by the MIT-BIH database. Additionally, each group of features had its robustness against segmentation error tested as well. Results: The experimental results of the proposed classification system with jitter show that the sensitivities for the classes N, S, and V are 93.7, 89.7, and 87.9, respectively. Also, the corresponding positive predictive values are 99.2, 36.8, and 93.9, respectively. Conclusions: The proposed method was able to outperform several state-of-the-art methods, even though the R-wave position was synthetically corrupted by added jitter. The obtained results show that our approach can be employed in real scenarios where segmentation errors and the inter-patient paradigm are present. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Direitos: dc.rights | restrito | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electrocardiogram | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Segmentation error | - |
Palavras-chave: dc.subject | Jitter | - |
Título: dc.title | Arrhythmia classification from single-lead ECG signals using the inter-patient paradigm. | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: