Résumé:
Dans ce travail, nous présenterons les fondamentaux de l'anatomie et de la physiologie
cardiaque. Pour cela nous proposons un système intelligent pour la classification des signaux
ECG systématique à l’aide de Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL), en utilisant
un réseau neurones de convolution (CNN 1D). D’abord nous essayons de détailler les aspects
pratiques de la conception et de la mise en œuvre d'un système d'analyse automatisée des
ECGs, ensuite nous couvrons les résultats du pré-entraînement, le choix des plateformes de
codage telles que Kaggle, Vs code et Colab, et l'utilisation de bases de données comme MITBIH
et
PTB-XL
pour
tester
et
afficher
les
différents
résultats
de
prédictions
sur
la
plateforme
ECG
Signal
Processing
and
classification
plateform
[J.T].
Ce
projet
vise
à
combler
le
fossé
entre
la cardiologie clinique et la technologie informatique, démontrant comment les
techniques avancées d'IA peuvent améliorer la précision et l'efficacité des diagnostics
cardiaques, contribuant ainsi à de meilleurs résultats pour les patients.
