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.
Type de document :
Communication dans un congrès
16e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA'08), Jan 2008, Amiens, France. 2008
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Contributeur : François Portet <>
Soumis le : lundi 24 mars 2008 - 13:36:46
Dernière modification le : mercredi 2 août 2017 - 10:09:19
Document(s) archivé(s) le : jeudi 20 mai 2010 - 22:25:14

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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. 2008. <inria-00266535>

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