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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : ( Gunashareene R. Pavinthiran ) (검색결과 1 건)
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      • Discrimination of False Arrhythmia Alarms in Intensive Care Unit (ICU) using ECG Signals

        ( Vikneswaran Vijean ),( Gunashareene R. Pavinthiran ),( M. Hariharan ) 한국감성과학회 2017 한국감성과학회 국제학술대회(ICES) Vol.2017 No.-

        False arrhythmia alarm is the insignificant alarm caused by the existing monitoring instruments that are with an algorithm that sets off alarms in high decibel sounds. The paper proposes an algorithm that is capable of distinguishing the arrhythmia into true and false events accurately. The electrocardiogram (ECG) signals were pre-processed to remove the common noise exists such as the baseline wander, trends and the pacemaker spiking. Wavelet Transform method with Daubechies 4 (Db 4) was used to extract Shannon entropy, Renyi entropy, Tsallis entropy and Log-Energy entropy at the specified level of decomposition of the Db4.The other feature type that would be extracted is the morphological features based on the temporal information of the ECG signals namely the heart rate, RR- interval and the R peak amplitude which was obtained using the Pan and Tompkins algorithm. The features that selected through Welch T-Test were further processed for data synchronization using ADASYN and for dimensionality reduction using Principle Component Analysis (PCA). The features then were classified using Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN), Random Forest classifier, and AdaBoost classifier. The highest accuracy attained was 85.14%, 81.94% and 80.77% for the respective classifiers on the principle components (PCA) of synchronized (ADASYN) feature of the combined statistical and morphological type of feature.

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