Prestazioni delle caratteristiche bispettrali e gravità cardiaca: Applicazione ai segnali fonocardiografici (PCG)
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Il fonocardiogramma (PCG) è un segnale biosonoro non invasivo che permette di identificare patologie cardiovascolari e di valutarne la gravità. Questo lavoro si pone in continuità con gli studi che hanno dimostrato l'interesse delle tecniche di analisi spettrale di ordine superiore (HOSA) per il monitoraggio della gravità cardiaca. Le caratteristiche HOSA sono state estratte e poi selezionate utilizzando i metodi Random Forest Feature Importance e SelectKBest. Sono state quindi integrate in un classificatore k-Nearest Neighbor (KNN). Tra quattordici caratteristiche iniziali, quattro hanno permesso di raggiungere una precisione del 99,7%, confermando la rilevanza di questo approccio per l'analisi dei segnali PCG.
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Il fonocardiogramma (PCG) è un segnale biosonoro non invasivo che permette di identificare patologie cardiovascolari e di valutarne la gravità. Questo lavoro si pone in continuità con gli studi che hanno dimostrato l'interesse delle tecniche di analisi spettrale di ordine superiore (HOSA) per il monitoraggio della gravità cardiaca. Le caratteristiche HOSA sono state estratte e poi selezionate utilizzando i metodi Random Forest Feature Importance e SelectKBest. Sono state quindi integrate in un classificatore k-Nearest Neighbor (KNN). Tra quattordici caratteristiche iniziali, quattro hanno permesso di raggiungere una precisione del 99,7%, confermando la rilevanza di questo approccio per l'analisi dei segnali PCG.
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