Deep Learning-Based Stacked Denoising and Autoencoder for ECG Heartbeat Classification

The electrocardiogram (ECG) is a widely used, noninvasive test for analyzing arrhythmia. However, the ECG signal is prone to contamination by different kinds of noise. Such noise may cause deformation on the ECG heartbeat waveform, leading to cardiologists’ mislabeling or misinterpreting heartbeats...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Electronics (Basel) Ročník 9; číslo 1; s. 135
Hlavní autoři:	Nurmaini, Siti, Darmawahyuni, Annisa, Sakti Mukti, Akhmad Noviar, Rachmatullah, Muhammad Naufal, Firdaus, Firdaus, Tutuko, Bambang
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.01.2020
Témata:	Arrhythmia Artificial neural networks Automation Bias Classification Deep learning Discriminant analysis Electrocardiography Feature extraction Machine learning Neural networks Noise reduction Principal components analysis Representations Signal processing Signal to noise ratio Training Waveforms Wavelet transforms
ISSN:	2079-9292, 2079-9292
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!