Apprentissage d'arbre de décision pour le pilotage en ligne d'algorithmes de détection sur les électrocardiogrammes

Résumé : Le nombre d'algorithmes de traitement du signal (compression, reconnaissance des formes, etc.) grandit progressivement ce qui rend de plus en plus difficile le choix de l'algorithme le plus adapté à une tâche particulière. Ceci est particulièrement vrai pour l'analyse automatique des électrocardiogrammes (ECG) notamment pour la détection des complexes QRS. Bien que chaque algorithme de la littérature se comporte de manière satisfaisante dans des situations normales, il existe des contextes où un algorithme est plus adapté que les autres, notamment en présence de bruit. Nous proposons une méthode de sélection qui choisit, en ligne, l'algorithme le plus adapté au contexte courant du signal à traiter. Les règles de sélection sont acquises par arbre de décision sur les résultats de performance de 7 algorithmes testés dans 130 contextes différents. Les résultats montrent la supériorité de l'approche proposée sur les algorithmes utilisés séparément. En outre, les performances des règles de sélection apprises sont très proches de celles des règles acquises par expertise, ce qui conforte notre approche.
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https://hal.inria.fr/inria-00266535
Contributor : François Portet <>
Submitted on : Monday, March 24, 2008 - 1:36:46 PM
Last modification on : Thursday, November 15, 2018 - 11:57:04 AM
Long-term archiving on : Thursday, May 20, 2010 - 10:25:14 PM

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RFIA_regle_pilotage-v5.pdf
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  • HAL Id : inria-00266535, version 1

Citation

François Portet, René Quiniou, Marie-Odile Cordier, Guy Carrault. Apprentissage d'arbre de décision pour le pilotage en ligne d'algorithmes de détection sur les électrocardiogrammes. 16e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA'08), Jan 2008, Amiens, France. ⟨inria-00266535⟩

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