A genetic algorithm approach for pattern recognition in biomedical signals
Kleydis Suárez, Jesus Silva, Mohamed M. M. Najim · 2001
Résumé- Dans cette communication, nous présentons le problème de détection automatique d’ondes sur un enregistrement non stationnaire, à partir d’une approximation polynomiale fondée sur des algorithmes génétiques. Cette approximation est estimée en minimisant une fonction d’erreur non linéaire, correspondant à l'équation du cercle. Nous appliquons cette approche pour détecter les fuseaux de sommeil dans les électroencéphalogrammes (EEG), l’onde R et les battements ectopiques dans les électrocardiogrammes (ECG). Abstract – This article deals with the problem of on-line wave detection in non-stationary signals, through a polynomial approximation based on genetics algorithms. This approximation is estimated by minimising a nonlinear error function, described by the circle equation. We apply this approach to detect sleep spindle waveforms in electroencephalograms (EEG) and R wave and ectopics beats in electrocardiograms (ECG). The proposed method makes it possible to recognise time-variant waveform with a simple decisional parameters. 1.