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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.5
- 수록면
- 65 - 72 (8page)
이용수
초록· 키워드
Premature Ventricular Contraction(PVC) arrhythmia is most common abnormal-heart rhythm that may increase mortal risk of a cardiac patient. Thus, it is very important issue to identify the specular portraits of PVC pattern especially from the patient. In this paper, we propose a new method to extract the characteristics of PVC pattern by applying K-means machine learning algorithm on Heart Rate Variability depicted in Poinecare plot. For the quantitative analysis to distinguish the trend of cluster patterns between normal sinus rhythm and PVC beat, the Euclidean distance measure was sought between the clusters. Experimental simulations on MIT-BIH arrhythmia database draw the fact that the distance measure on the cluster is valid for differentiating the pattern-traits of PVC beats. Therefore, we proposed a method that can offer the simple remedy to identify the attributes of PVC beats in terms of K-means clusters especially in the long-period Electrocardiogram(ECG).
#Electrocardiogram
#Premature Ventricular Contraction
#K-Means Clustering
#Poincare Plot
#Heart Rate Variability
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목차
- Abstract
- I. Introduction
- II. Preliminaries
- III. The Proposed Scheme
- IV. Experiment
- V. Conclusions
- REFERENCES
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-004-000875677
