Fonctionnalités Avancées

Découvrez toutes les capacités de notre plateforme d'analyse ECG intelligente

Tester Maintenant Comparer les Modèles

Import Prétraitement Modèles Analyse Export

Import Multi-format & Validation

Formats Supportés

CSV, TXT, NPY, EDF, WFDB (MIT-BIH), DICOM ECG

Validation Automatique

Détection automatique du format, vérification de l'intégrité des données, normalisation des en-têtes

Import par Lot

Traitement simultané de plusieurs fichiers, progression en temps réel, gestion des erreurs intelligente

Démonstration d'Import

.CSV .EDF .MAT .DICOM

3 fichiers sur 4 traités • 187 signaux validés

Pipeline de Prétraitement Avancé

Notre pipeline automatique prépare vos signaux ECG pour une analyse optimale

Normalisation automatique

Standardisation par signal (z-score) pour stabiliser l'échelle des entrées

Séparation des données

Split train/validation/test stratifié pour une évaluation fiable

Gestion d'équilibre des classes

Pondération des classes rares pour améliorer la détection des anomalies

Signal Brut

Signal Traité

Modèles d'Intelligence Artificielle

CNN 1D

Deep Learning

Réseau de neurones convolutifs spécialisé pour l'analyse des séries temporelles ECG.

Architecture 4 couches convolutives + 2 couches denses

Paramètres 128,450 paramètres entraînables

Entraînement 87,554 signaux MIT-BIH

Accuracy

95.35%

Recall

90.83%

AUC

0.99

Points Forts

Extraction automatique des features
Excellente détection des anomalies rares
Robuste au bruit résiduel
Apprentissage de motifs complexes

Random Forest

Machine Learning

Algorithme d'ensemble basé sur 100 arbres de décision pour une classification robuste.

Arbres 100 estimateurs (n_estimators=100)

Profondeur Profondeur max: 20 (optimisée)

Features 187 features temporelles

Accuracy

97.30%

Precision

94.91%

AUC

0.99

Points Forts

Excellente interprétabilité
Résistance au surapprentissage
Rapide à l'inférence
Feature importance disponible

XGBoost

Machine Learning

Boosting de gradient pour la classification multi-classe ECG, optimisé pour le déséquilibre.

Estimateurs 200 arbres (n_estimators=200)

Profondeur max_depth=8 · learning_rate=0.1

Objectif multi:softprob · num_class=5

Accuracy

98.21%

F1-Macro

91.04%

ROC-AUC

0.990

Points Forts

Excellente précision globale
Robuste aux classes déséquilibrées
Rapide à l'inférence
Paramètres ajustables finement

Comparaison Détailée

Critère	CNN 1D	Random Forest	XGBoost	Recommandation
Détection anomalies rares				CNN 1D
Précision globale				XGBoost
Temps d'inférence	~15ms	~5ms	~8ms	Random Forest
Interprétabilité	Moyenne	Élevée	Moyenne	Random Forest
Usage mémoire	45MB	12MB	18MB	Random Forest

Analyse & Visualisation Avancée

Courbes ROC

Analyse détaillée par classe, AUC calculée, comparaison des modèles

Interactive Multi-classe

Matrices de Confusion

Visualisation des erreurs de classification, analyse par classe

Heatmap Normalisée

Rapports Détaillés

Precision, Recall, F1-Score, Support par classe, analyse comparative

Exportable Détail par classe

Voir l'Analyse en Action

Export & Intégration Professionnelle

Rapports PDF

Rapports médicaux structurés avec logo, entête patient, résultats détaillés

JSON/API

API REST complète, documentation Swagger, intégration aux systèmes hospitaliers

CSV Structuré

Export des prédictions, probabilités, métriques pour analyse externe

Exemple de Rapport

Rapport d'Analyse ECG

Patient: ##ID## • Date: 02/02/2025

Résumé: 187 battements analysés, 4 anomalies détectées

Modèle utilisé: XGBoost (Accuracy: 98.21%)

Recommandation: Consultation cardiologique recommandée

Prêt à Explorer Toutes nos Fonctionnalités ?

Testez gratuitement notre plateforme complète

Démo Interactive Démo Personnalisée Documentation Technique