Learning rules from multisource data for cardiac monitoring

Marie-Odile Cordier 1 Elisa Fromont 2 René Quiniou 1
1 DREAM - Diagnosing, Recommending Actions and Modelling
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D7 - GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE
Abstract : This paper formalises the concept of learning symbolic rules from multisource data in a cardiac monitoring context. Our sources, electrocardiograms and arterial blood pressure measures, describe cardiac behaviours from different viewpoints. To learn interpretable rules, we use an Inductive Logic Programming (ILP) method. We develop an original strategy to cope with the dimensionality issues caused by using this ILP technique on a rich multisource language. The results show that our method greatly improves the feasibility and the efficiency of the process while staying accurate. They also confirm the benefits of using multiple sources to improve the diagnosis of cardiac arrhythmias.
Type de document :
Article dans une revue
International Journal of Biomedical Engineering and Technology (IJBET), Inderscience, 2010, Vol 3 (1/2), pp.133-155
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Contributeur : Elisa Fromont <>
Soumis le : jeudi 19 février 2009 - 14:42:12
Dernière modification le : mercredi 2 août 2017 - 10:06:12
Document(s) archivé(s) le : mardi 8 juin 2010 - 19:02:11

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  • HAL Id : hal-00362831, version 1
  • ARXIV : 0902.3373

Citation

Marie-Odile Cordier, Elisa Fromont, René Quiniou. Learning rules from multisource data for cardiac monitoring. International Journal of Biomedical Engineering and Technology (IJBET), Inderscience, 2010, Vol 3 (1/2), pp.133-155. <hal-00362831>

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