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

• Autores: Jorge Hernando Rivera Piedrahita, José A. Soto Mejía, Cesar Castellanos
• Localización: Scientia et Technica, ISSN 0122-1701, Vol. 2, Nº. 34, 2007, págs. 163-168
• Idioma: español
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• Resumen
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    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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    In this article some partial results from a recent investigation are presented [1], in this investigation a comparation between linear and non linear methods from multivariate analysis is made with the main purpose of selection and feature extraction from electrocardiography signals, this all oriented to identification of sharp infarction of the myocardium.

    Specifically this article summarizes the results from having applied the Multivariate method of analysis known as Independent Component Analysis to generate a subspace of characteristics of minor dimension that the original one.

    The precision of the classification of normal and pathological functional states of the myocardium using a bayesian classifier was also compute. Its associated computational cost was also estimated.