Photo Photo Photo Photo Photo Photo

Print
E-mail
Computer science:Classification of Cardiac Arrhythmia using ID3 Classifier Based on Wavelet Transform

 

Classification of Cardiac Arrhythmia using ID3 Classifier Based on Wavelet Transform

Ahmed T. Sadiq and Nidhal H. Shukr*

Department of Computer Science, University of Technology, Baghdad, Iraq

Abstract

   Accurate detection of Electro Cardio Graphic (ECG) features is an important demand for medical purposes, therefore an accurate algorithm is required to detect these features. This paper proposes an approach to classify the cardiac arrhythmia from a normal ECG signal based on wavelet decomposition and ID3 classification algorithm. First, ECG signals are denoised using the Discrete Wavelet Transform (DWT) and the second step is extract the ECG features from the processed signal. Interactive Dichotomizer 3 (ID3) algorithm is applied to classify the different arrhythmias including normal case. Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital (MIT-BIH) Arrhythmia Database is used to evaluate the ID3 algorithm. The experimental result shows that the accuracy of ID3 is 92% in the case of Haar transform and 94% with Daubeshies4 transform.

تصنيف الاضطرابات القلبية بأستخدام المصنف ID3 وتحليل المويجة

احمد طارق صادق, نضال حميد شكر*

قسم علوم الحاسبات , الجامعة التكنلوجية، بغداد، العراق

الخلاصة:

   في الاغراض الطبية يكون الكشف الدقيق لخصائص الاشارة القلبية (ECG) مطلبا مهما لذلك نحتاج الى خوارزمية دقيقة لكشف تلك الخواص. في هذا البحث, في هذا البحث تم اقتراح نهج لكشف وتصنيف الاضطرابات القلبية بالاعتماد على تحليل المويجات. في الخطوة الاولى تم تقليل الضوضاء في الاشارة بأستخدام تحليل المويجات المتقطع (DWT) وفي الخطوة الثانية تم استخلاص الخصائص من الاشارة القلبية ثم طبقنا خوارزمية ID3 لتصنيف مختلف الاضطرابات القلبية مع الحالة الطبيعية للقلب. لتعليم واختبار الخوارزمية تمت الاستفادة من قاعدة البيانات MIT-BIH وللحصول على الاشارات الخاصة بالاضطرابات القلبية. ان النتائج العملية تبين ان دقة تصنيف الخوارزمية هو 92% عند استخدام تحويل Harr و94% بأستخدام تحويل Duabechies4.



alt

 

S5 Box

Login



Register

*
*
*
*
*

Fields marked with an asterisk (*) are required.