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http://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/13619| Titre: | Classification des signaux ECG en utilisant l'intelligence artificielle |
| Auteur(s): | KERIA Amir, Abdelkader KAID, Mohamed Riadh |
| Mots-clés: | ECG Intelligences artificielles classification Deep Learning |
| Date de publication: | 21-jui-2023 |
| Editeur: | Université Ibn Khaldoun |
| Résumé: | Ce mémoire présente une investigation approfondie sur la classification des signaux ECG en utilisant l'intelligence artificielle. L'accent est mis sur l'exploitation de la base de données MIT-BIH pour développer un modèle de classification performant. Les résultats obtenus révèlent la capacité du modèle à discriminer efficacement entre les différentes catégories de battements cardiaques, offrant ainsi de nouvelles perspectives pour un diagnostic précoce et précis des troubles cardiaques. Cette recherche apporte une contribution significative au domaine de la médecine et ouvre des opportunités prometteuses pour améliorer les soins de santé cardiovasculaire |
| Description: | This brief presents a thorough investigation of the classification of ECG signals using artificial intelligence. The focus is on the exploitation of the MIT-BIH database to develop a powerful classification model. The results reveal the ability of the model to effectively discriminate between different categories of heartbeats, offering new perspectives for the early and accurate diagnosis of heart disorders. This research makes a significant contribution to the field of medicine and opens up promising opportunities to improve cardiovascular health care |
| URI/URL: | http://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/13619 |
| Collection(s) : | Master |
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