GRETSI'03 -- Proceedings

	19^st GRETSI Symposium on Signal and Image Processing Paris 8 - 11 september 2003

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Title

Transformée en ondelettes et modèles de Markov cachés pour la segmentation automatique du signal ECG

Author(s)

Rodrigo Varejão Andreão	GET - INT
Bernadette Dorizzi	GET - INT
Jérôme Boudy	GET - INT
João Cesar Moura Mota	UFC

Rererences

vol. III, page 142

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Abstract

Cette article présente une approche de segmentation automatique du signal ECG qui utilise la transformée en ondelettes et les modèles de Markov cachés (MMC). Le modèle MMC est la concaténation des modèles markoviens élémentaires de chaque onde P, QRS et T d'un battement cardiaque, permettant la détection de toutes ces ondes dans un signal ECG. Malgré la faible taille du corpus d'apprentissage, le MMC proposé montre une très bonne précision dans la segmentation des différents battements, comparée à 1 méthode classique. Le MMC a le grand avantage de s'adapter aux variations du signal ECG et surtout de faire de manière conjointe la détection du battement cardiaque et sa segmentation en ondes P, QRS et T.

Edition : Télécom-Paris -- 2003