Une Slection de Caractristiques Base Sur Le Signal ECG Pour La Classification Des Dysrythmies

L'arythmie survient lorsque les impulsions lectriques prsentes dans le cur ne fonctionnent pas correctement. La dtection prcoce d'un rythme cardiaque irrgulier est ncessaire pour assurer la survie d'une personne. La classification de l'arythmie est ncessaire pour le diagnostic. Ce rapport prsente l'analyse en composantes principales comme processus de rduction des caractristiques pour rduire les entres de haute dimension sans influencer les mthodes de classification et deux techniques de slection des caractristiques telles que l'optimiseur Grey wolf (GWO), l'optimisation par essaims de particules (PSO) et la machine vecteurs de support (SVM), utiles pour choisir les caractristiques de l'arythmie et les rsultats seront utiliss pour la classification de diverses arythmies. L'analyse des performances de ces techniques de slection des caractristiques est estime. La maldiction de la dimensionnalit (c'est--dire un ensemble de donnes contenant un grand nombre de caractristiques) est rsolue en utilisant ces mthodes de slection des caractristiques. Le rsultat explore les mesures de performance pour l'intgration de trois mthodes telles que PSO, GWO et SVO et montre que PSO et GWO intgrs avec SVM ont slectionn les caractristiques avec une prcision de 96,08%.