Biology and Medicine

Abstrait

Cartes de variantes sur les séquences de données ECG normales et anormales

Yan Ji, Jeffrey Zheng, Yinfu Xie et Tao Shou

Les séquences de données ECG sont des données cliniques classiques et très fiables pour les patients, car elles fournissent des informations physiologiques et pathologiques complexes permettant de diagnostiquer diverses maladies cardiaques. En extrayant des informations dynamiques à partir de séquences temporelles de signaux ECG, les cartes de Poincaré sont devenues des outils d'assistance classiques utilisant des cartes bidimensionnelles comme base importante pour les médecins afin de diagnostiquer de multiples maladies cardiovasculaires. Étant donné que les systèmes de simulation du cœur humain peuvent être extrêmement compliqués sur les comportements chaotiques, les cartes de Poincaré basées sur des mesures appariées présentent certaines limites pour extraire des séquences de données ECG sur des informations physiologiques et pathologiques spéciales. Dans cet article, nous proposons un nouveau modèle de mesure basé sur des mesures multidimensionnelles utilisant des cartes de variantes pour gérer les séquences de données ECG dans des représentations visuelles raffinées. L'architecture système de ce modèle et ses composants de base sont discutés. Dans cette construction, les séquences de données ECG normales et anormales peuvent être représentées sous forme de cartes de variantes. Les résultats d'échantillons sont illustrés sous la forme d'un ensemble de cartes de variantes bidimensionnelles pour des séquences de données ECG sélectionnées.