No/VOL: 06/2021 Page no. 72
Authors: Maciej Gołgowski , Stanisław Osowski :
Title: Porównanie metod klasycznych i uczenia głębokiego w problemie wykrywania zaburzeń ECG wykorzystując analizę falkową.
Abstract: Artykuł predstawia dwa podejścia do wykrywania anomalii w sygnalach ECG. Jako anomalie rozważane są: arytmia i zastoinowa niewydolność serca. Podstawą analizy jest sygnał ECG poddany transformacji falkowej w dwu postaciach: transformacja dyskretna oraz transformacja ciągła. W przypadku transformacji dyskretnej sygnał ECG poddany jest dekompozycji falkowej na kilku poziomach a wyniki tej dekompozycji (sygnały szczegółowe i sygnał aproksymacyjny ostatniego poziomu) podlegają opisowi statystycznemu tworząc zbiór deskryptorów numerycznych – potencjalnych cech diagnostycznych. Po przeprowadzonej selekcji stanowią one atrybuty wejściowe dla zespołu 9 klasyfikatorów. W drugim podejściu sygnał ECG jest poddany ciągłej transformacji falkowej generując dwuwymiarową macierz w postaci obrazu. Zbiór takich obrazów podawany jest na wejście głębokiej sieci neuronowej CNN, która w jednej strukturze dokonuje jednocześnie generacji cech diagnostycznych i klasyfikacji. Eksperymenty numeryczne przeprowadzone zostały na ogólnie dostępnej bazie danych Complex Physiologic Signals PhysioNet. Wyniki eksperymentów wykazały przewagę podejścia wykorzystujacego dyskretną transformację falkową.
Key words: wykrywanie anomalii, transformacja falkowa, cechy diagnostyczne ECG, klasyfikacja, CNN