Selección de características 2D en representaciones tiempo frecuencia para la detección de soplos cardíacos

Martínez-Vargas, Juan D.; Avendaño-Valencia, Luis D.; Castellanos-Domínguez, Germán

dc.creator	Martínez-Vargas, Juan D.
dc.creator	Avendaño-Valencia, Luis D.
dc.creator	Castellanos-Domínguez, Germán
dc.date	2011-06-21
dc.date.accessioned	2021-03-18T21:02:46Z
dc.date.available	2021-03-18T21:02:46Z
dc.identifier	https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/34
dc.identifier	10.22430/22565337.34
dc.identifier.uri	http://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/11377
dc.description	In this paper is proposed a methodology for dimensionality reduction of time-frequency representations (TFRs) aimed to nonstationary biosignal classification that deals directly with large quantity of irrelevant and redundant data, combining a stage of feature selection with a stage of dimensionality reduction by linear decomposition methods extended to bidimensional data. The methodology is tested on a set of parametric TFRs computed from a phonocardiographic signal database (PCG) for detection of heart murmurs. Results show an improvement compared with other methodologies that do not account for irrelevant and redundant data in these representations and demonstrate that the use of bidimensional linear decomposition methods adequately reduce redundancy on TFRs, obtaining a new feature set of lower dimension than the original dataset.	en-US
dc.description	En el presente trabajo se propone una metodología para la reducción de dimensión en representaciones tiempo frecuencia (TFRs) enfocada a la clasificación de bioseñales no estacionarias, que trata directamente su cantidad de datos irrelevantes y redundantes, combinando una etapa de selección de características con una etapa de reducción de dimensión por medio de métodos de descomposición lineal extendidos a datos bidimensionales. La metodología se prueba sobre un conjunto de TFRs paramétricas calculadas sobre una base de datos de señales fonocardiográficas (FCG) para la detección de soplos cardiacos. Los resultados muestran una mejora comparados con otras metodologías que no tienen en cuenta la presencia de datos irrelevantes y redundantes en las representaciones, además, el uso de las metodologías de descomposición lineal bidimensionales reducen adecuadamente la redundancia de las TFRs, obteniendo un nuevo conjunto de características 2D de menor dimensión que el conjunto inicial.	es-ES
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)	en-US
dc.relation	https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/34/29
dc.rights	Copyright (c) 2017 Tecno Lógicas	en-US
dc.source	TecnoLógicas; Num. 26 (2011); 47-70	en-US
dc.source	TecnoLógicas; Num. 26 (2011); 47-70	es-ES
dc.source	2256-5337
dc.source	0123-7799
dc.subject	Relevance analysis	en-US
dc.subject	feature selection	en-US
dc.subject	time-frequency representations	en-US
dc.subject	Análisis de relevancia	es-ES
dc.subject	selección de características	es-ES
dc.subject	representaciones tiempo-frecuencia	es-ES
dc.title	Selección de características 2D en representaciones tiempo frecuencia para la detección de soplos cardíacos	en-US
dc.title	Selección de características 2D en representaciones tiempo frecuencia para la detección de soplos cardíacos	es-ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type	Articles	en-US
dc.type	Artículos	es-ES

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