Application des réseaux de neurones probabilistes et la transformée en ondelettes à la détection de la fibrillation auriculaire.

dc.contributor.authorHamitouche Arezki
dc.contributor.otherAit Bachir Youcef
dc.date.accessioned2019-11-12T11:02:07Z
dc.date.available2019-11-12T11:02:07Z
dc.date.issued2012
dc.description74 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractDans ce mémoire, nous présentons une méthode qui combine la transformée enondelettes pour l’extraction des paramètres statistiques de signal ECG et des réseaux deneurones probabilistes pour sa classification, tout en veillant à montrer l’améliorationqu’apporte la méthode de seuillage. Notre méthode a été principalement développée pour la détection de la fibrillationauriculaire et a été appliquée à des signaux ECG téléchargés de la base de données ATM desite Physionet. Cette méthode nous a permis la conception d’un réseau de neuronesprobabiliste sous MATLAB d’une exactitude totale de 90%.en
dc.identifier.citationReseaux Et Telecommunications
dc.identifier.otherMAST.ELN.18-12en
dc.identifier.urihttps://dspace.ummto.dz/handle/ummto/6689
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectSignal ECGen
dc.subjectTransformée en ondelettesen
dc.subjectRéseaux de neuronesen
dc.subjectArythmiescardiaquesen
dc.subjectBase de données MIT-BIHen
dc.subjectLa méthode de seuillageen
dc.subjectMATLABen
dc.titleApplication des réseaux de neurones probabilistes et la transformée en ondelettes à la détection de la fibrillation auriculaire.en
dc.typeThesisen

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