Програмне та математичне забезпечення аналізу ЕКГ на основі WORD2VEC моделі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОлійник, Юрій Олександрович
dc.contributor.authorЯзенок, Михайло Сергійович
dc.date.accessioned2022-12-26T14:10:48Z
dc.date.available2022-12-26T14:10:48Z
dc.date.issued2021-12
dc.description.abstractenMaster’s dissertation: 116 pages, 21 images, 31 tables, 2 attachments, 31 referring sources. Topicality. To date, a promising area of software development is the development of algorithms using machine learning methods. These methods allow to progress the accuracy of solving problems in different areas, where previously it was impossible to draw any conclusions without highly qualified staff, not to mention that to achieve some problems, even with the most intelligent group of researchers, it takes a long time. One of these areas is a set of tasks based on the data of the electrocardiogram signal with the possibility of using NLP, so it is very important to have an appropriate set of software tools for software development that would ensure rapid and effective results. The purpose of the dissertation research. Improving the capabilities of libraries designed to develop software for ECG signal analysis using NLP methods. Object of study. Analysis of the electrocardiogram signal using NLP methods. Subject of research. Methods and means of creating software for solving problems of electrocardiogram signal analysis with the possibility of using methods of text data processing. Scientific novelty. For the first time, a software library for ECG signal analysis by NLP methods was created. The practical value of the obtained results is that developed library can be used for more effective software development and electrocardiogram signal research. The results of studies of the lexical representation of the ECG provide an opportunity to develop non-standard algorithms . Relationship with working with scientific programs, plans, topics. The work was performed at the Department of Informatics and Software Engineering of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky ”in the framework of the topic“ Methods and technologies of high-performance computing and processing of ultra-large data sets ”. State registration number 0117U000924. Testing. The results of the work were reported at the "First All-Ukrainian scientific-practical conference of young scientists and students" Software Engineering and Advanced Information Technologies "(SoftTech-2021)": section of the department of informatics and software engineering. Conference materials. – Kyiv. – 2021. November 22-26, 2021. – P.53. Publications. Scientific provisions were published in the abstracts of the scientific conference "The First All-Ukrainian Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students" Software Engineering and Advanced Information Technologies "(SoftTech-2021)". Section of the department of informatics and software engineering. Conference materials. – Kyiv. – 2021. November 22-26, 2021. – P.53.uk
dc.description.abstractukМагістерська 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.uk
dc.format.page116 с.uk
dc.identifier.citationЯзенок, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51539
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectNLPuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаналіз ЕКГuk
dc.subjectлінгвістичне представлення ЕКГuk
dc.subjectбібліотекаuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectECG analysisuk
dc.subjectlinguistic ECG representationuk
dc.subjectlibraryuk
dc.subject.udc004.4uk
dc.titleПрограмне та математичне забезпечення аналізу ЕКГ на основі WORD2VEC моделіuk
dc.title.alternativeSoftware and Mathematical Methods for ECG Analysis Based on WORD2VEC Modeluk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Yazenok_magistr.pdf
Розмір:
1.45 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІПІ)
Магістерські роботи