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Nous traitons dans ce livre l-extraction de la connaissance à partir des données, en utilisant les arbres de décision flous afin d-implémenter un classifieur des pathologies cardiaques. Dans un premier temps nous introduisons des notions de base en électrophysiologie du c-ur en précisant la nature électrique du signal ECG et ses différentes ondes (P, Q, R, S et T), nous présentons après la définition de quelques pathologies cardiaques contenant des anomalies ciblées dans notre étude (les extrasystoles ventriculaires et les blocs de conduction). Ensuite nous présentons notre méthode basée sur les arbres de décision flous (algorithme ID3 de construction de l-arbre) et quelques notions importantes (entropie, et gain d-information). Les résultats de nos expérimentations et leurs interprétations sont donnés pour mieux comprendre notre approche et de bien voir l-apport de cette dernière dans le domaine cardiologique en particulier.
Omar Behadada est enseignant chercheur à la Faculté de Technologie de l'Université de Tlemcen (Algérie), où il enseigne les Aides au diagnostic et thérapeutique, les Méthodes numériques et l'Informatique. Il est aussi membre du Laboratoire de Génie Biomédicale dont les recherches portent sur la caractérisation et classification des données médicale
