Classification des anomalies cardiaques par les réseaux de neurones convolutifs.

Abstract

Résumé Ce mémoire porte sur la classification des signaux électrocardiographiques (ECG) en utilisant des réseaux de neurones convolutifs (RNC). Le signal ECG est un outil essentiel pour détecter les anomalies cardiaques et évaluer la santé du cœur. Dans ce travail, nous avons conçu un modèle basé sur l'utilisation conjointe de la décomposition du signal par la transformée en ondelettes discrète (TOD) et d'un réseau de neurones convolutif. Cette approche permet une classification automatique et efficace des anomalies cardiaques à partir des signaux ECG.