Resumen

La arritmia es una enfermedad cardiovascular frecuente que puede poner en peligro la vida humana. Con el fin de ayudar a los médicos a diagnosticar con precisión la arritmia, se desarrolla un sistema inteligente de clasificación de latidos basado en los conjuntos óptimos de características seleccionados y el modelo AdaBoost Random Forest. Este sistema puede adquirir señales de ECG a través del Holter y transmitirlas a la plataforma en la nube para el preprocesamiento y la extracción de características, y las características se introducen en AdaBoost Random Forest para la clasificación de los latidos del corazón. Los resultados del análisis se presentan en forma de informes. En este sistema, mediante la comparación y el análisis de la precisión de clasificación de diferentes conjuntos de características y clasificadores, se obtiene el algoritmo de clasificación óptimo y se aplica al sistema. La precisión del algoritmo del sistema se comprueba a partir del conjunto de datos MIT-BIH. El resultado muestra que AdaBoost Random Forest alcanzó una precisión del 99,11 con los conjuntos de características óptimos. El sistema inteligente de clasificación de latidos basado en este algoritmo también ha obtenido buenos resultados en datos clínicos.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:sistema inteligente de clasificación de latidos, conjuntos óptimos de características, sistema, AdaBoost, Random Forest, conjunto de datos BIH, modelo Random Forest, enfermedad cardiovascular común, diferentes conjuntos de características, algoritmo óptimo de clasificación
• Keywords:intelligent heartbeat classification system, optimal feature sets, system, AdaBoost, Random Forest, BIH data set, Random Forest model, common cardiovascular disease, different feature sets, optimal classification algorithm