Modelo de variables latentes para la identificación del infarto agudo del miocardio analisis de componentes independientes
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad Tecnológica de Pereira
2007
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1876472393589850112 |
|---|---|
| author | Jorge Hernando Rivera |
| author_facet | Jorge Hernando Rivera |
| contents | Modelo de variables latentes para la identificación del infarto agudo del miocardio analisis de componentes independientes Jorge Hernando Rivera Cesar Castellanos Jose Soto Mejia Ingeniería ICA Clasificador Bayesiano Extracción de características Selección de características Este articulo presenta algunos resultado parciales de una recienteinvestigación [1] que comparó varias técnicas lineales y no lineales delanálisis multivariado de datos con el objeto de seleccionar y extraer demanera efectiva un grupo de características basadas en señaleselectrocardiográficas orientadas a la identificación del infarto agudo demiocardio.Específicamente en este artículo se presentan los resultados obtenidos alaplicar el Análisis de Componentes Independientes (IndependentComponent Analysis-ICA) para generar un subespacio de característicasde menor dimensión que el original. Se presentan también los resultadosobtenidos al evaluar la precisión de la clasificación de estados funcionalesnormales y patológicos del miocardio utilizando un clasificador bayesiano.Además, se estimó también su costo computacional. 2007 artículo científico 0122-1701 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84934028 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=849 Scientia Et Technica application/pdf Universidad Tecnológica de Pereira Scientia Et Technica (Colombia) Num.34 Vol.XIII |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_84934028 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2007 |
| publisher | Universidad Tecnológica de Pereira |
| spellingShingle | Modelo de variables latentes para la identificación del infarto agudo del miocardio analisis de componentes independientes Jorge Hernando Rivera Ingeniería ICA Clasificador Bayesiano Extracción de características Selección de características Modelo de variables latentes para la identificación del infarto agudo del miocardio analisis de componentes independientes Jorge Hernando Rivera Cesar Castellanos Jose Soto Mejia Ingeniería ICA Clasificador Bayesiano Extracción de características Selección de características Este articulo presenta algunos resultado parciales de una recienteinvestigación [1] que comparó varias técnicas lineales y no lineales delanálisis multivariado de datos con el objeto de seleccionar y extraer demanera efectiva un grupo de características basadas en señaleselectrocardiográficas orientadas a la identificación del infarto agudo demiocardio.Específicamente en este artículo se presentan los resultados obtenidos alaplicar el Análisis de Componentes Independientes (IndependentComponent Analysis-ICA) para generar un subespacio de característicasde menor dimensión que el original. Se presentan también los resultadosobtenidos al evaluar la precisión de la clasificación de estados funcionalesnormales y patológicos del miocardio utilizando un clasificador bayesiano.Además, se estimó también su costo computacional. 2007 artículo científico 0122-1701 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84934028 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=849 Scientia Et Technica application/pdf Universidad Tecnológica de Pereira Scientia Et Technica (Colombia) Num.34 Vol.XIII |
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| topic | Ingeniería ICA Clasificador Bayesiano Extracción de características Selección de características |
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