Пацієнт-специфічна система класифікації ЕКГ на основі синтезованих зразків
Вантажиться...
Дата
2020-12
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 107 с., 47 рис., 39 табл., 42 джерела.
Мета роботи – розробка системи класифікації сигналів кардіограм для
діагностики захворювань серця на основі розширеного датасету з синтезованими
сигналами ЕКГ.
Об’єктом дослідження є набір даних кардіограм пацієнтів з
захворюваннями серця.
Предметом дослідження є засоби генерації часових медичних сигналів та
методи класифікації на основі штучних нейронних мереж.
В роботі досліджується проблема розпізнавання стану здоров’я людини,
шляхом аналізу її електрокардіограми, а також програмні засоби для реалізації
поставленої задачі.
Виконано аналіз методів обробки часових сигналів, проведено
дослідження засобів генерації штучних сигналів ЕКГ, аналіз математичних
структур та сучасних методів класифікації.
Результатом роботи є аналіз сучасних систем та підходів до вирішення
задачі класифікації кардіограм, розробка модифікованої системи класифікації зі
збільшенням кількості вхідних даних шляхом додавання синтетичних сигналів
ЕКГ. Під час роботи програмно реалізовано запропоновану систему з
використанням мови програмування Python, що надає широкий спектр бібліотек
для обробки та аналізу даних.
Опис
Ключові слова
класифікація, генеративно-змагальні мережі, рекурентні нейронні мережі, електрокардіограма, згорткові нейронні мережі, classification, generative-adversarial networks, recurrent neural networks, electrocardiography, convolutional neural networks
Бібліографічний опис
Кравченко, В. А. Пацієнт-специфічна система класифікації ЕКГ на основі синтезованих зразків : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Кравченко Влада Андріївна. - Київ, 2020. - 107 с.