ECG arrhythmia classification based on optimum-path forest

An important tool for the heart disease diagnosis is the analysis of electrocardiogram (ECG) signals, since the non-invasive nature and simplicity of the ECG exam. According to the application, ECG data analysis consists of steps such as preprocessing, segmentation, feature extraction and classification aiming to detect cardiac arrhythmias (i.e.; cardiac rhythm abnormalities). Aiming to made a fast and accurate cardiac arrhythmia signal classification process, we apply and analyze a recent and robust supervised graph-based pattern recognition technique, the optimum-path forest (OPF) classifier. To the best of our knowledge, it is the first time that OPF classifier is used to the ECG heartbeat signal classification task. We then compare the performance (in terms of training and testing time, accuracy, specificity, and sensitivity) of the OPF classifier to the ones of other three well-known expert system classifiers, i.e.; support vector machine (SVM), Bayesian and multilayer artificial neural network (MLP), using features extracted from six main approaches considered in literature for ECG arrhythmia analysis. In our experiments, we use the MIT-BIH Arrhythmia Database and the evaluation protocol recommended by The Association for the Advancement of Medical Instrumentation. A discussion on the obtained results shows that OPF classifier presents a robust performance, i.e.; there is no need for parameter setup, as well as a high accuracy at an extremely low computational cost. Moreover, in average, the OPF classifier yielded greater performance than the MLP and SVM classifiers in terms of classification time and accuracy, and to produce quite similar performance to the Bayesian classifier, showing to be a promising technique for ECG signal analysis. © 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Variabilidade da freqüência cardíaca como ferramenta de análise da função autonômica: revisão de literatura e comparação do comportamento autonômico e metabólico em recuperação pós-exercício

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Análise de índices lineares e não lineares de variabilidade da frequência cardíaca de portadores de doença pulmonar obstrutiva crônica

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Modelo da velocidade crítica em testes de caminhada: validade, reprodutibilidade e aplicabilidade em pacientes de Unidades de Saúde

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Influência das concentrações de marcadores bioquímicos de supertreinamento sobre as performances aeróbia e anaeróbia durante periodização em natação

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Correlações entre os valores de lactato mínimo e potência anaeróbia com a potência crítica e a capacidade de trabalho anaeróbio obtidas por método invasivo e não invasivos

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Avaliação do tempo de trânsito esofágico de formas farmacêuticas sólidas pela cintilografia e biosusceptometria AC

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Estudo comparativo entre parto normal e a anestesia para a cesariana em cães: estudo clínico e cardiorrespiratório na mãe e no feto

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Dopperfluxometria e avaliação morfométrica da veia porta em cães hígidos diferentes pesos corpóreos

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Estudo de imagem por tomografia espiral em suínos submetidos a enxerto ósseo mandibular autógeno e homógeno

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Otimização e aperfeiçoamento BAC pra estudos envolvendo o trato gastrintestinal

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Relação do Color Doppler e Power Doppler com densidade micro vascular intra tumoral corada com o anticorpo CD34 no câncer de mama

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Estudo das fosfatases ácidas e fosfatase alcalina na saliva e no soro de crianças

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estimando o desfecho no recém-nascido grave através da Lógica Fuzzy

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)