Програмне та математичне забезпечення аналізу ЕКГ на основі WORD2VEC моделі
Вантажиться...
Дата
2021-12
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 116 сторінок, 21 рисунок, 31 таблиця, 2
додатки, 31 джерело
Актуальність теми. На сьогоднішній день перспективним напрямком
розвитку програмного забезпечення є розробка алгоритмів із застосуванням
методів машинного навчання. Дані методи надають змогу прогресувати точність
рішень задач різних напрямків, де раніше неможливо було зробити хоч якісь
висновки без наявності висококваліфікованого персоналу, не говорячи вже про
те, що для досягання рішення деяких задач, навість при наявності
найінтелектуальнішої групи дослідників, необхідно витратити значний
проміжок часу.
Однією із таких сфер є комплекс задач основаних на даних сигналу
електрокардіограми з можливістю застосування NLP, тому дуже важливо мати
відповідний набір програмних інструментів для розробки програмного
забезпечення, які б забезпечили швидке та ефективне досягання результатів.
Мета дослідження. Покращення можливостей бібліотек, призначених для
розробки програмного забезпечення для аналізу ЕКГ сигналу із застосуванням
методів NLP.
Об’єкт дослідження. Аналіз сигналу електрокардіограми із застосуванням
методів NLP.
Предмет дослідження. Методи та засоби створення програмного
забезпечення для рішення задач аналізу сигналу електрокардіограми з
можливістю застосування методів обробки текстових даних.
Наукова новизна отриманих результатів. Вперше створено програмну
бібліотеку аналізу сигналу ЕКГ методами NLP.
Практичне значення отриманих результатів полягає у застосуванні
розробленої бібліотеку для більш ефективної розробки програмного
забезпечення та ведення досліджень сигналу електрокардіограми.
Результати проведених досліджень лексичного представлення ЕКГ
надають можливість розроблення нестандартних алгоритмів .
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота
виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного
технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря
Сікорського» в рамках теми «Методи та технології високопродуктивних
обчислень та обробки надвеликих масивів даних». Державний реєстраційний
номер 0117U000924.
Апробація. Результати роботи доповідалися на «Першій Всеукраїнській
науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія
програмного забезпечення і передові інформаційні технології»(SoftTech-2021)»:
секція кафедри інформатики та програмної інженерії. Матеріали конференції. –
Київ. – 2021. 22-26 листопада 2021р. – С.53.
Публікації. Наукові положення опубліковані в тезах наукової конференції
«Перша Всеукраїнська науково-практична конференція молодих вчених та
студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні
технології»(SoftTech-2021)». Секція кафедри інформатики та програмної
інженерії. Матеріали конференції. – Київ. – 2021. 22-26 листопада 2021р. – С.53.
Опис
Ключові слова
NLP, машинне навчання, аналіз ЕКГ, лінгвістичне представлення ЕКГ, бібліотека, machine learning, ECG analysis, linguistic ECG representation, library
Бібліографічний опис
Язенок, М. С. Програмне та математичне забезпечення аналізу ЕКГ на основі WORD2VEC моделі : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Язенок Михайло Сергійович. – Київ, 2021. – 116 с.