Modelisation et classification des arythmies cardiaques par l'application du modéle de markov caché

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Dans ce mémoire on a présenté une méthode de modélisation et de classification des arythmies cardiaques par l'application de modèle de Markov caché. Premièrement, on a traité le signal ECG du point de vue filtrage, segmentation battement par battement et extraction des paramètres suivant une fenêtre glissante. Deuxièment, on a appliqué l'algorithme de Markov caché pour la création des modèles des huit classes construites, l'apprentissage c'est fait sur 97 échantillons de chaque classe. La troisième étape consiste à comparer les vecteurs du signal du battement testé aux vecteurs des battements de référence de la base de données. La reconnaissance a donné une efficacité de l'algorithme entre 69.70 et 100%.