| Zugriffsnummer | 13596 |
| Dokumenttyp | Konferenzartikel |
| Sprache | Deutsch |
| Titel | Data Mining multikanaliger Elektrokardiogramme |
| Autor(in); Institution |
Bousseljot, Ralf-Dieter; 8.21, Bioelektrizität und -magnetismus, PTB-Berlin
Kreiseler, Dieter; 8.21, Bioelektrizität und -magnetismus, PTB-Berlin
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| Quelle/Jahr | Computational intelligence im industriellen Einsatz : Fuzzy Systeme, Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen, Data Mining:(2000), 283 - 288 |
| Schriftenreihe | VDI-Berichte: 1526 |
| Herausgeber(in) |
VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik, Düsseldorf
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| ISSN | 0083-5560 |
| ISBN | 3-18-091526-9 |
| Verlag | Düsseldorf: VDI-Verlag |
| Konferenzangaben | Tagung, Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik, Baden-Baden, 11-12, Mai, 2000, Deutschland |
| Freie Schlagworte | Mustererkennung ; Kreuzrelation ; Klassifikation ; Signaldatenbank ; EKG-Signalanalyse |
| Zusammenfassung | Ein neues Verfahren zur computergestützten Interpretation von Elektrokardiogrammen (EKG) durch Musterkorrelation wird vorgestellt. Das Verfahren verzichtet auf die Extraktion von Merkmalen aus den EKG-Signalen und basiert auf der Verwendung einer Wissensbasis in Form einer EKG-Signalmusterdatenbank. Die Grundzüge des Verfahrens werden erläutert. Das 12-Kanal-EKG wird dabei als "fingerprint" des Herzens betrachtet. Ergebnisse aus 8500 analysierten EKG werden vorgestellt. |
