Порівняльне дослідження моделей архітектури багатошарової нейронної мережі для дешифровки сигналів ЕКГ
Ескіз недоступний
Дата
2021-12
Автори
Нагога, Анастасія Тарасівна
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Метою даної роботи є проведення практичного порівняння вилучення ознак P, QRS, T з сигналу електрокардіограми використовуючи різні моделі архітектури багатошарової нейронної мережі.
Розглянуто основні поняття галузі ЕКГ та нейронних мереж, проведено аналіз відомих алгоритмів обробки сигналу, досліджено готові рішення та публікації за поставленою задачею.
На основі проведених досліджень запропоновано власні CNN моделі гібридних нейронних мереж та обрано вже існуючі рішення для порівняння ефективності власних розробок.
У ході виконання роботи було розроблено програмні реалізації обраних та створених моделей та проведено аналіз отриманих результатів.
Загальний обсяг роботи: 112 сторінок, 50 ілюстрацій, 30 таблиць, 21 посилання.
Опис
Ключові слова
сигнал ЕКГ, глибоке навчання, PQRST хвилі, вейвлет-аналіз, швидке перетворення Фур’є, CNN, DBN, ECG, deep learning, PQRST waves, wavelet transform, neural networks, fast fourier transform
Бібліографічний опис
Нагога, А. Т. Порівняльне дослідження моделей архітектури багатошарової нейронної мережі для дешифровки сигналів ЕКГ : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Нагога Анастасія Тарасівна. – Київ, 2021. – 112 с.