Система раннього діагностування аритмії за амплітудно-частотними параметрами ЕКГ
Ескіз недоступний
Дата
2018-12
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Робота присвячена створенню достатньо точної системи раннього діагностування аритмії, що здатна працювати в реальному часі. Розроблену систему можливо застосовувати у пристроях для фітнес-трекінгу, що є значною перевагою перед аналогами.
Метою роботи є створення системи раннього діагностування аритмії в реальному часі на портативних пристроях для фітнес-трекінгу.
Об’єктом дослідження є програмна система раннього діагностування аритмії.
Предметом дослідження є фізичні характеристики ЕКГ та програмні моделі, створені в середовищі Python 3.6.
У магістерській дисертації обґрунтовано необхідність створення системи раннього діагностування аритмії у реальному часі, її ефективність порівняно з іншими існуючими методами. Розроблена програмна система дозволяє аналізувати функціональний стан серця в реальному часі. Потенційно, функціонал даної програмної системи можна розширювати.
В середовищі Keras на Python 3.6 створено архітектуру нейронної мережі та перевірено точність розпізнавання нею аритмії.
Опис
Ключові слова
аритмія, нейронна мережа, конволюційна нейронна мережа, рекурентна нейронна мережа, фітнес-трекер, arrhythmia, neural network, convolutional neural network, recurrent neural network, fitness tracker
Бібліографічний опис
Федорюк, Д. О. Система раннього діагностування аритмії за амплітудно-частотними параметрами ЕКГ : магістерська дис. : 163 Біомедична інженерія / Федорюк Дмитро Олександрович. – Київ, 2018. – 72 с.