Système de classification des signaux d’ECG

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dc.contributor.authorDAIBOUNE SAHEL, Imane
dc.contributor.authorGHARSALLAH , Ikhlas
dc.contributor.authorBENOUDINA , Lezhar
dc.date.accessioned2025-11-11T12:15:00Z
dc.date.available2025-11-11T12:15:00Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractCe mémoire présente une étude approfondie sur la classification des signaux ECG en s’appuyant sur l’intelligence artificielle, et plus particulièrement sur l’utilisation d’un réseau de neurones multicouches (MLP). La base de données MIT-BIH a été exploitée pour entraîner et évaluer le modèle, en vue de distinguer les différents types de battements cardiaques. Les résultats expérimentaux démontrent la capacité du MLP à classifier efficacement les signaux ECG, mettant en évidence son potentiel pour un dépistage précoce et fiable des anomalies cardiaques. Cette recherche contribue ainsi à l’avancement des outils d’aide au diagnostic en cardiologie et à l’amélioration des soins cardiovasculaires.
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/5373
dc.language.isofr
dc.publisherFaculté des Sciences
dc.titleSystème de classification des signaux d’ECG
dc.title.alternativeRéseaux et Systèmes Distribués(RSD)
dc.typeMémoire de Master
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