Прогнозування фібриляції передсердь з використанням підходів машинного та глибокого навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorФедорін, Ілля Валерійович
dc.contributor.authorСинчук, Владислав Павлович
dc.date.accessioned2024-02-20T07:54:17Z
dc.date.available2024-02-20T07:54:17Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractАктуальність теми. Випливає з важливості боротьби з серцево-судинними захворюваннями, що вважаються однією з головних причин смертності населення на глобальному рівні. Фібриляція передсердь відноситься до одного з найпоширеніших порушень ритму серця, що може призвести до значних ускладнень, включаючи інсульт, серцеву недостатність та інші серйозні стани. Мета і завдання роботи. Мета даної роботи полягає в створенні точних і надійних моделей, здатних прогнозувати виникнення або ймовірність фібриляції передсердь, використовуючи методики машинного та глибокого навчання.
dc.description.abstractotherRelevance of the topic. It stems from the importance of combating cardiovascular diseases, which are considered one of the leading causes of mortality at the global level. Atrial fibrillation is one of the most common heart rhythm disorders that can lead to significant complications, including stroke, heart failure and other serious conditions. Purpose and objectives of the work. The purpose of this work is to create accurate and reliable models capable of predicting the occurrence or probability of atrial fibrillation using machine learning and deep learning techniques.
dc.format.extent69 с.
dc.identifier.citationСинчук, В. П. Прогнозування фібриляції передсердь з використанням підходів машинного та глибокого навчання : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютері науки / Синчук Владислав Павлович. – Київ, 2023. – 69 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64724
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігря СІкорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectаналіз медичних даних
dc.subjectфібриляція передсердь
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectглибоке навчання
dc.titleПрогнозування фібриляції передсердь з використанням підходів машинного та глибокого навчання
dc.title.alternativePrediction of Atrial Fibrillation Using Machine Learning and Deep Learning Approaches
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
SinchukVPBS-92_bakalavr_2023.pdf
Розмір:
1.77 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (БМК)
Бакалаврські роботи