MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Juni 2022

## Identifikasi Sinyal Congestive Heart Failure dengan Metode Convolutional Neural Network 1D

## MUHAMMAD ADNAN PRAMUDITO, YUNENDAH NUR FU’ADAH, RITA MAGDALENA, ACHMAD RIZAL, FAUZI FRAHMA TALININGSIH
Fakultas Teknik Elektro, Telkom University Email : adnanpramudito@student.telkomuniversity.ac.id
Received 17 Desember 2021 | Revised 4 Januari 2022 | Accepted 26 Januari 2022

## ABSTRAK
Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia. Salah satu  penyakit  jantung  yang  perlu  diperhatikan  adalah  congestive  heart  failure (CHF). CHF adalah suatu kondisi di mana jantung tidak mampu memompa darah ke seluruh tubuh. Penyakit ini dapat didiagnosis dengan EKG. Oleh karena itu, pada penelitian  ini  dibuat  sebuah  sistem  yang  dapat  mengidentifikasi  penyakit  CHF secara  otomatis  menggunakan  metode  convolutional  neural  network  (CNN) dengan 4 hidden layer dan 16 output channel, fully connected layer, dan aktivasi Softmax.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diambil  dari  MITBIH  dan BIDMC. Penlitian ini memberikan akurasi 100%, sehingga deteksi penyakit CHF otomatis membantu staf medis mendiagnosis pasien untuk menerima perawatan yang tepat.
Kata  kunci:  Elektrokardiogram  (EKG),  Convolutional  Neural  Network  (CNN), Normal Sinus Rhythm (NSR), Congestive Heart Failure (CHF)

## ABSTRACT
Heart disease is one of the leading causes of death in the world. One of the heart diseases that need to be considered is congestive heart failure (CHF). CHF is a condition in which the heart is unable to pump blood throughout the body. ECG can  diagnose  this  disease.  Therefore,  this  study  created  a  system  that  can automatically identify CHF disease using the convolutional neural network (CNN) method with four hidden layers and 16 output channels, a fully connected layer, and Softmax activation. The data used in this study were taken from MIT-BIH and BIDMC. In this study provides 100% accuracy. Automated CHF disease detection helps medical staff diagnose patients to receive appropriate treatment.
Keywords:  Electrocardiogram  (ECG),  Convolutional  Neural  Network  (CNN), Normal Sinus Rhythm (NSR), Congestive Heart Failure (CHF)

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit jantung memiliki angka kematian tertinggi di dunia. Menurut WHO, lebih dari 17 juta orang  didunia  telah  meninggal  karena  penyakit  jantung.  Penderita  penyakit  ini  akan  terus bertambah setiap tahunnya. Sekitar 2,8 juta orang di Indonesia menderita penyakit jantung (I.  Firdaus,  2019).  Salah  satu  jenis  penyakit  jantung  yang  perlu  diperhatikan  adalah congestive heart failure (CHF).
CHF adalah ketidakmampuan jantung untuk memberikan suplai darah yang dibutuhkan tubuh. Setiap  tahun,  penyakit  jantung  ini  terus  bertambah  hingga  26  juta  kasus.  Gangguan  ini biasanya  terjadi  pada  pasien  di  atas  usia  60  tahun  (W.  H.  Federation,  2019).  Hal  ini biasanya disebabkan oleh kelainan pada otot jantung yang membuat jantung tidak berfungsi dengan  baik.  Penyakit  ini  sangat  berbahaya  karena  menyebabkan  kegagalan  organ  lain, penyakit katup jantung, aritmia, serangan jantung mendadak dan bisa berakibat fatal. Penyakit ini  tergolong  berbahaya  dan  membutuhkan  penanganan  segera  jika  terdiagnosis  (Adrian, 2020).
Elektrokardiogram (EKG) adalah sinyal periode tidak stabil yang menunjukkan aktivitas jantung (E. Maharani, 2018). Dokter dapat menggunakan EKG untuk mendiagnosis penyakit jantung pasien.  Namun,  ada  beberapa  hal  yang  perlu  diperhatikan  saat  membaca  sinyal  EKG  ini. Artinya, jika hasil yang diperoleh dalam kondisi abnormal tidak selalu menunjukkan adanya kelainan pada jantung, atau sebaliknya.
Banyak penelitian dalam beberapa tahun terakhir telah menggunakan machine learning untuk mengidentifikasi sinyal EKG dalam berbagai metode dan kumpulan data. Misalnya, Roberto A. dkk. Dilaporkan dalam studi diagnostik EKG otomatis  menggunakan metode CNN,  47 catatan aritmia MITBIH mencapai akurasi 98,33% (Avanzato & Beritelli, 2020). PadmavathiC, dkk. Kajian  deteksi  penyakit  jantung  dari  sinyal  EKG  menggunakan  CNN  menggunakan  tiga database  berbeda  (database  PTB,  BIDMC,  dan  MITBIH)  memiliki  akurasi  rata-rata  86% (Padmavathi &  Veenadevi,  2020).  Jian  Lui  dkk.  Dengan  mengklasifikasikan  sinyal  EKG menggunakan tiga metode (CNN, SVM, LD), akurasinya mencapai 91,29% (Liu, Song, Sun, & Fu, 2019). Zahra. E dkk. Menggunakan metode CNN, memeriksa metode deep learning untuk  mengklasifikasikan  sinyal  EKG  dan  tiga  set  data  (PhysioNet,  MITDB,  PTB)  dengan akurasi rata-rata 99,83% (Ebrahimi, Loni, Daneshtalab, & Gharehbaghi, 2020). Chen Chen menunjukkan akurasi 97,15% dalam klasifikasi aritmia otomatis dengan kombinasi  CNN dan  LSTM  (Chen,  Hua,  Zhang,  Liu,  &  Wen,  2020).  Limin  Yu  dkk.  Sinyal  EKG  untuk mendeteksi penyakit jantung diklasifikasikan dengan akurasi 97,63% menggunakan metode CNN dan 48 entri database MITBIH (Zhang, Yu, Ye, Zhuang, & Ma, 2018). Senna Y.S. dan Limin Yu melakukan hal yang sama dengan  akurasi 99,67% (Huang, Chen, Yao, & He, 2019).  Rizal  dkk.  melakukan  analisis  EKG  menggunakan  metode  Hjorth  deskriptor  seperti aktivitas,  mobilitas,  dan  kompleksitas,  menggunakan  algoritma  klasifikasi  seperti  k-mean clustering, k-nearest neighbor, dan multi-layer perceptron untuk mengklasifikasikan AF, CHF, dan  NSR  serta  akurasi  setiap.  sebesar  88,67%,  99,3%,  dan  99,3%  (Hadiyoso,  Rizal,  & Aulia, 2019).
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  melakukan  beberapa  tahapan  penting  dalam perancangan  sistem  pengenalan  sinyal  EKG,  antara  lain  proses preprocessing,  segmentasi, seleksi fitur, dan optimasi tingkat klasifikasi. Ini memiliki dampak yang signifikan pada kinerja sistem.  Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  CNN  sebagai  metode  utama  belum memberikan hasil yang lengkap. Di sisi lain, penelitian ini  mengidentifikasi anomali sinyal EKG (EKG)    menggunakan  metode  CNN  satu  dimensi,  yang  memiliki  keunggulan  menggunakan data yang terbatas untuk mengidentifikasi variasi sinyal tinggi yang dihasilkan oleh sumber
Identifikasi Sinyal Congestive Heart Failure dengan Metode Convolutional Neural Network 1D
yang berbeda. Dataset yang diperoleh dari MITBIH dan BIDMC berisi 50 dataset per kelas. Ada dua kelas yang  dievaluasi dalam penelitian ini: normal sinus rhythm (NSR) dan congestive heart  failure  (CHF).  Melalui  penelitian  ini  diharapkan  kinerja  sistem  akan  mengungguli penelitian sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengambilan Data Sinyal Elektrokardiogram (EKG)
Penelitian  ini  menggunakan  data    BIDMC  dan  MITBIH  (Baim  DS,  dkk,  2000)  (George Moody, 1999). Dataset terdiri dari dua jenis data: normal sinus rhythm (NSR) dan congestive heart failure (CHF). Contoh data untuk setiap kelas ditunjukkan pada Gambar 1 dan Gambar 2.
Gambar  1.  Gelombang Normal  Sinus
Rhythm (NSR) Gambar  2.  Gelombang Congestive  Heart Failure (CHF)
Normal sinus rhythm (NSR) adalah detak jantung normal. Kecepatan detak jantung ini adalah 60-100bpm. Untuk pria berusia 18 tahun, detak jantung yang sehat ditandai dengan ritme teratur    84  denyut  per  menit.  Dataset  NSR  tidak  menunjukkan  CHF  yang  signifikan  dan termasuk 5 pria berusia 26-45 tahun dan 13 wanita berusia 20-50 tahun (George Moody, 1999).  Sedangkan  11  laki-laki  usia  22-71  tahun  dan  4  perempuan  usia  54-63  tahun mengalami CHF dengan gagal jantung kongestif berat ( Baim DS, dkk, 2000).

## 2.2 Convolutional Neural Networks (CNN)
CNN merupakan salah satu kelompok belajar yang diawasi. Tujuan pembuatan CNN adalah untuk  melakukan  pengenalan  pola  berdasarkan  gambar  dan  suara  yang  sulit  dipecahkan secara  akurat  (Fu’adah,  dkk., 2020)  (Fu’adah,  dkk., 2021)(O’Shea  &  Nash, 2015). Keuntungan CNN terletak pada diskriminasinya dari data yang terbatas dan variabilitas sinyal yang tinggi yang dihasilkan oleh sumber yang berbeda (Kiranyaz, dkk., 2021). CNN dibagi menjadi dua bagian: feature extraction dan klasifikasi. Bagian ekstraksi fitur memiliki lapisan konvolusi, yang mulai diidentifikasi setelah memasuki program klasifikasi. Detail model CNN yang diusulkan (Hadiyoso & Rizal, 2017).

## 2.2.1 Feature Extraction
Feature  extraction  adalah  proses  mengambil  properti  unik  dari  data  yang  sedang  diproses (Fu’adah,  dkk.,  2021).  Tujuan  dari  ekstraksi  ciri  adalah  untuk  mengurangi  jumlah  data, mendapatkan  informasi  penting  dari  data  yang  akan  diolah,  dan  meningkatkan  akurasi
pengolahan. Ada dua bagian untuk ekstraksi fitur, termasuk lapisan convolutional  dan lapisan pooling (Hadiyoso & Rizal, 2017).

## 2.2.2 Convolutional Layer
Pada  layer  ini,  konvolusi  dari  setiap  subregion  data  input  dihitung  oleh  kernel,  ditambah dengan bias, dan kemudian diinput oleh fungsi aktivasi untuk menghasilkan peta fitur di layer berikutnya  (Fu’adah,  dkk.,  2020).  Perambatan  lapisan  l  ke  neuron  input  pada  lapisan konvolusi ll dapat direpresentasikan dengan Persamaan (1) (Eren, dkk., 2019).
ℎ 𝑖 𝑙𝑘 = 𝑓(𝑏 𝑖 𝑙,𝑘 + ∑ 𝑤 𝑛,𝑖 𝑙,𝑘 × 𝑥 𝑖+𝑛−1 𝑖−1,𝑘 𝑁 𝑛=1 (1)

## 2.2.3 Pooling Layer
Pooling  layer  berdasarkan  convolutional  layer  adalah  proses  mendapatkan  sampel  yang digunakan untuk memperkecil ukuran fitur (Fu’adah, dkk., 2021). Minimalkan jaringan yang kompleks dan overfitting  dengan  mengurangi dimensi  data keluaran dari lapisan konvolusi. Pada penelitian ini, lapisan max pooling diterapkan pada setiap lapisan convolutional (Chen, dkk., 2020).
𝑜 𝑖 𝑙,𝑘 = 𝑓(𝜎 𝑖 𝑙,𝑘 𝑝𝑜𝑜𝑙(𝑥 𝑖 𝑙−1𝑘 ) + 𝑏 𝑖 𝑙,𝑘 ) (2)

## 2.3 Klasifikasi
Setelah melewati tahap ekstraksi ciri, maka dilakukan tahap klasifikasi. Klasifikasi ini digunakan untuk mengidentifikasi data yang diproses dengan ekstraksi ciri. Klasifikasi memiliki beberapa lapisan,  lapisan  datar dan  lapisan  yang terhubung  penuh  (Fu’adah, dkk., 2021) (Patro, Jaya Prakash, dkk., 2020).

## 2.3.1 Flatten Layer
Hasil dari ekstraksi ciri adalah peta ciri berupa larik multidimensi yang perlu melalui proses perataan  untuk  menjadi  vektor  yang  dapat  digunakan  sebagai  masukan  dari  lapisan  yang terhubung penuh. Dalam tugas akhir ini, flatten layer mengubah peta fitur menjadi vektor 1D untuk digunakan dengan layer yang terhubung penuh (Chen, dkk., 2020) (Fu’adah, dkk., 2020).

## 2.3.2 Fully Connected Layer
Fully connected layer digunakan untuk menghubungkan semua fitur yang telah diekstraksi dari flatten layer (Patro, dkk., 2020). Dengan menggunakan klasifikasi regresi logistik, softmax activation  akan  mengklasifikasikan  kondisi  sinyal  EKG  (Fu’adah,  dkk.,  2021).  Lapisan  ini mentransfer jumlah dari lapisan sebelumnya ke fungsi aktivasi (Patro, dkk., 2020).
𝑜 𝑖 𝑙,𝑘 = 𝑓(𝑤 𝑖 𝑙,𝑘 𝑥 𝑖 𝑙−1𝑘 + 𝑏 𝑖 𝑙,𝑘 ) (3)

## 2.4  Desain Sistem yang Diusulkan
100 sinyal EKG dari MITBIH dan BIDMC digunakan dalam penelitian ini. Setiap kelas berisi 50 catatan normal  sinus  rhythm  (NSR)  dan  congestive  heart  failure  (CHF).  Penelitian  ini menggunakan 90% data sebagai data pelatihan dan sisanya untuk data validasi. Model sistem yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Model yang diusulkan untuk Identifikasi Otomatis Congestive Heart Failure
(CHF)
Diagram alir sistem yang ditunjukkan pada gambar memiliki dua lapisan utama: ekstraksi fitur dan klasifikasi. Lapisan ekstraksi fitur memiliki empat lapisan tersembunyi, dan setiap lapisan tersembunyi  memiliki  lapisan  konvolusi dan  pooling  maksimum.  Setiap  lapisan  tersembunyi memiliki ukuran kernel dengan 16 dan 7 nilai filter. Ukuran penyatuan maksimum untuk setiap lapisan  tersembunyi  adalah  3,  dan  langkah  atau  pergeserannya  adalah  1.  Pada  lapisan klasifikasi, klasifikasi dilakukan  dengan menggunakan lapisan padat dan lapisan softmax, dan setiap lapisan padat memiliki jumlah neuron yang berbeda. Tugas akhir ini menggunakan tiga lapis  dense  dengan  jumlah  neuron  yaitu  dense  pertama  100,  dense  kedua  50,  dan  dense terakhir 2.
Tabel 1. Detail Model CNN yang diusulkan Layer Output Shape Parameter Convolution 16×16, 245 128 Max Pooling 16×16, 81 0 Convolution 16×16, 81 1080 Max Pooling 16×16, 27 0 Convolution 16×16, 27 1080 Max Pooling 16×16, 9 0 Convolution 16×16, 9 1080 Max Pooling 16×16, 3 0 Dropout 3 0 Flatten 48 0 Dense 100 4900 Dense 50 5050 Dense 2 102

## 2.5 Performansi Sistem
Penelitian ini menggunakan empat parameter  yaitu akurasi, recall, presisi, dan f1-score untuk mengukur kinerja sistem. Pengukuran kinerja sistem ditunjukkan pada Persamaan (4), (5), (6), dan (7) (Rizal, dkk., 2020).
𝐴ccuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (4) Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙×𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (7)
True  Positive  (TP)  mengidentifikasi  data  congestive  heart  failure  (CHF)  dan  memprediksi congestive heart failure (CHF). True Negative (TN) mengidentifikasi data normal sinus rhythm (NSR)  dan  prediksi normal  sinus  rhythm  (NSR).  False  Positive  (FP)  mengidentifikasi  data normal sinus rhythm (NSR), tetapi memprediksi congestive heart failure (CHF). Identifikasi data False Negative (FN), congestive heart failure (CHF) dan normal sinus rhythm (NSR).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset EKG yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 100 data rekaman normal sinus rhythm  (NSR)  dan  congestive  heart  failure  (CHF).  Dataset  yang  digunakan  pada  pelatihan berisi 90 dataset dan 10 dataset digunakan untuk validasi data. Penelitian ini menggunakan CNN  dengan  berbagai  pengoptimal  dan  kecepatan  pembelajaran.  Empat  pengoptimal digunakan, termasuk Nadam, SGD, RMSprop dan Adam, dengan learning rate  dalam kisaran 0,1, 0,01, 0,001 dan 0,0001. Penelitian ini memiliki empat parameter yaitu akurasi, memori, akurasi, dan f1Score. Hasil akurasi dan loss dari model yang diusulkan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 4.

## NADAM
Learning rate 0.001
Train Loss vs Val Loss
SGD Learning rate 0.001 RMSprop Learning rate 0.001
Adam
Learning rate 0.001
Gambar 4. Perbandingan Akurasi, Loss, dan Optimizer dari Model yang diusulkan

## Gambar 5. Confusion matrix Data Validasi
Berdasarkan Gambar 4 diketahui bahwa semakin tinggi learning rate maka semakin besar loss yang  biasa  disebut  dengan  overshoot.  Hasil  terbaik  dalam  hal  akurasi  dan  loss  diperoleh dengan learning rate 0,001 dan Nadam Optimizer. Hal ini ditunjukkan dengan  hasil akurasi konstan 1,0 ke-20 dari 100 epoch, tidak ada  perbedaan akurasi antara data latih dan data validasi. Selain itu, nilai loss dari epoch ke-25 dari 100 stabil di 0, dan tidak ada perbedaan antara data latih dan data validasi. Gambar 4 menunjukkan bahwa semua data validasi yang digunakan  diklasifikasikan  dengan  benar  menurut  kelasnya.  Tabel  ini  menunjukkan  hasil kinerja recall, precision, dan f1-score untuk nilai 1. Hasil ini menunjukkan bahwa model ini menjanjikan.  Oleh  karena  itu,  ketika  menggunakan  model  yang  diusulkan  dengan Nadam Optimizer dan tingkat pembelajaran 0,001, kita dapat menyimpulkan bahwa hasil akurasi dan kerugian adalah 100% karena tidak ada overfitting atau overshoot.
Tabel 2. Kinerja model sistem dalam penelitian ini Class Precision Recall F1-Score Normal Sinus Rythm 1,00 1,00 1,00 Congesyive Heart Failure 1,00 1,00 1,00

## 4. KESIMPULAN
Klasifikasi congestive heart failure (CHF) secara otomatis berdasarkan pemrosesan sinyal audio menggunakan  model  CNN  dengan  empat  lapisan  tersembunyi  dan  empat  lapisan  pooling maksimum.  Hasil  eksperimen  memberikan  hasil  terbaik  ketika  model  yang  diusulkan mengklasifikasikan dataset EKG ke dalam normal sinus rhythm (NSR) dan congestive heart failure  (CHF)  menggunakan  Nadam  Optimizer  dan  learning  rate  0,001.  Ini  menunjukkan bahwa. Hal ini didasarkan pada model dengan akurasi 100%, 0 untuk loss, nilai presisi, recall, dan f1-score sama dengan 1.

## DAFTAR RUJUKAN
Adrian,  dr. K. (n.d.). (2021). Gagal jantung kongestif: Pembunuh diam-diam.
Avanzato,  R.,  &  Beritelli,  F.  (2020).  Automatic  ECG  Diagnosis  Using  Convolutional  Neural Network. MDPI, 9, 1–14.
Identifikasi Sinyal Congestive Heart Failure dengan Metode Convolutional Neural Network 1D
Baim DS, Colucci WS, Monrad ES, Smith HS, Wright RF, Lanoue A, Gauthier DF, Ransil BJ,
Grossman  W,  B.  E.  (2000).  BIDMC  Congestive  Heart  Failure  Database. https://doi.org/https://doi.org/10.13026/C29G60
Chen, C., Hua, Z., Zhang, R., Liu, G., & Wen, W. (2020). Automated arrhythmia classification based on a combination network of CNN and LSTM. Biomedical Signal Processing and Control, 57, 101819. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.101819
E. Maharani. (2018). Elektrokardiografi konsep dasar dan praktik klinik. UGM Press.
Ebrahimi, Z., Loni, M., Daneshtalab, M., & Gharehbaghi, A. (2020). A review on deep learning methods  for  ECG  arrhythmia  classification. Expert  Systems  with  Applications:  X,  7, 100033. https://doi.org/10.1016/j.eswax.2020.100033
Eren, L., Ince, T., & Kiranyaz, S. (2019). A Generic Intelligent Bearing Fault Diagnosis System Using Compact Adaptive 1D CNN Classifier. Journal of Signal Processing Systems, 91(2),
179–189. https://doi.org/10.1007/s11265-018-1378-3
Fu’adah, Y. N., Pratiwi, N. C., Pramudito, M. A., & Ibrahim, N. (2020). Convolutional Neural Network (CNN) for Automatic Skin Cancer Classification System. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 982(1). https://doi.org/10.1088/1757- 899X/982/1/012005
Fu’adah, Y. N., Saidah, S., Wijayanto, I., Ibrahim, N. A., Rizal, S., & Magdalena, R. (2021). Computer Aided Diagnosis for Early Detection of Glaucoma Using Convolutional Neural Network (CNN).
George Moody. (1999). MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database. https://doi.org/https://doi.org/10.13026/C2NK5R
Hadiyoso,  S.,  &  Rizal,  A.  (2017).  Electrocardiogram  signal  classification  using  higher-order complexity  of  hjorth  descriptor. Advanced  Science  Letters,  23(5),  3972–3974. https://doi.org/10.1166/asl.2017.8251
Hadiyoso, S., Rizal, A., & Aulia, S. (2019). ECG based person authentication using empirical mode  decomposition  and  discriminant  analysis. Journal  of  Physics:  Conference  Series, 1367(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1367/1/012014
Huang,  J.,  Chen,  B.,  Yao,  B.,  &  He, W.  (2019).  ECG  Arrhythmia  Classification Using  STFT- Based  Spectrogram  and  Convolutional Neural Network. IEEE Access, 7, 92871–92880. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2928017
I. Firdaus. (n.d.). (2019). Hari jantung sedunia (world heart day): Your heart is our heart too perhimpunan  dokter  spesialis  kardiovaskular  indonesia  (perki).  Retrieved  from http://p2ptm.kemkes.go.id/kegiatan-p2ptm/http://p2ptm.kemkes.go.id/kegiatan-
p2ptm/pusat-/hari-jantung-sedunia-world-heart-day-your-heart-is-our-heart-too Kiranyaz,  S.,  Avci,  O.,  Abdeljaber,  O.,  Ince,  T.,  Gabbouj,  M.,  &  Inman,  D.  J.  (2021).  1D convolutional neural networks and applications: A survey. Mechanical Systems and Signal Processing, 151, 107398. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2020.107398
Liu, J., Song, S., Sun, G., & Fu, Y. (2019). Classification of ECG Arrhythmia Using CNN, SVM and  LDA. Lecture  Notes  in  Computer  Science  (Including  Subseries  Lecture  Notes  in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 11633 LNCS(2016), 191–201. https://doi.org/10.1007/978-3-030-24265-7_17
O’Shea,  K.,  &  Nash,  R.  (2015). An  Introduction  to  Convolutional  Neural  Networks.  1–11. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1511.08458
Padmavathi, C., & Veenadevi, S. V. (2020). Heart disease recognition from ECG signal using deep learning. International Journal of Advanced Science and Technology, 29(5), 2303– 2316.
Patro, K. K., Jaya Prakash, A., Jayamanmadha Rao, M., & Rajesh Kumar, P. (2020). An Efficient Optimized  Feature  Selection  with  Machine  Learning  Approach  for  ECG  Biometric
Recognition. IETE Journal of Research, 0(0), 1–12.
https://doi.org/10.1080/03772063.2020.1725663
Rizal, S., Nor Kumalasari Caesar, Ibrahim, N., Vidya, H., Saidah, S., & Fu’adah, Y. N. (2020). Tea Leaves Gmb Series Clasiffication Using Convolutional Neural Network. 3(2), 0–5.
W. H. Federation. (n.d.). (2019). World heart federation roadmap for heart failure. Retrieved from  https://www.world-heart-federation.org/cvd-roadmaps/https://www.world-heart- federation.org/cvd-roadmaps/whf-global-roadmaps/heart-failure/
Zhang, W., Yu, L., Ye, L., Zhuang, W., & Ma, F. (2018). ECG Signal Classification with Deep Learning  for  Heart  Disease  Identification. International  Conference  on  Big  Data  and
Artificial Intelligence, BDAI 2018, (pp. 47–51).
https://doi.org/10.1109/BDAI.2018.8546681