Modelo de variables latentes para la identificación del infarto agudo del miocardio analisis de componentes independientes


Authors

  • Jorge Hernando Rivera
  • Cesar Castellanos
  • Jose Soto Mejía

Abstract

Este articulo presenta algunos resultado parciales de una reciente investigación [1] que comparó varias técnicas lineales y no lineales del análisis multivariado de datos con el objeto de seleccionar y extraer de manera efectiva un grupo de características basadas en señales electrocardiográficas orientadas a la identificación del infarto agudo de miocardio. Específicamente en este artículo se presentan los resultados obtenidos al aplicar el Análisis de Componentes Independientes (Independent Component Analysis-ICA) para generar un subespacio de características de menor dimensión que el original. Se presentan también los resultados obtenidos al evaluar la precisión de la clasificación de estados funcionales normales y patológicos del miocardio utilizando un clasificador bayesiano. Además, se estimó también su costo computacional.

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Published

2007-05-30

How to Cite

Rivera, J. H., Castellanos, C., & Soto Mejía, J. (2007). Modelo de variables latentes para la identificación del infarto agudo del miocardio analisis de componentes independientes. Scientia Et Technica, 1(34). Retrieved from https://ojs2.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/5527

Issue

Vol. 1 No. 34 (2007)

Section

Eléctrica

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