감독 하의 환자 간 심박수 분류를 위한 가중 조건부 확률 필드

이 논문은 ECG 신호에서 심박수를 자동으로 분류하는 방법을 제안합니다. 이 작업은 관측값 간의 시간 의존성과 강한 클래스 불균형과 같은 특정 특성을 가지고 있으므로, MIT 부정맥 데이터베이스에서 실제 ECG 신호에 대한 고유 분류기가 제안되고 평가됩니다. 이 분류기는 조건부 확률 필드 분류기의 가중 변형입니다. 실험 결과, 제안된 방법은 특히 병리적 심박수에 대해 이전에 보고된 심박수 분류 방법보다 우수한 성능을 보입니다.