Пацієнт-специфічна система класифікації ЕКГ на основі синтезованих зразків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorКравченко, Влада Андріївна
dc.date.accessioned2021-04-09T09:13:46Z
dc.date.available2021-04-09T09:13:46Z
dc.date.issued2020-12
dc.description.abstractenMaster's thesis: 107 pages, 47 fig., 39 tables, 42 sources. The purpose of work - development of systems of classification of signals, the cardiogram for diagnosis of heart diseases on the basis of the expanded dataset with the synthesized ECG signals. The object of the study is a set of cardiogram data of patients with heart disease. The subject of the study is the means of generating hours of medical signals and methods of classification based on artificial neural networks. The paper investigates the problem of recognizing the state of human health by analyzing its electrocardiogram, as well as software for this task. The analysis of methods of processing of time signals is carried out, research of illuminations of generations of control signals of an ECG, the analysis of mathematical structures and modern methods of classification is carried out. The result is the analysis of modern systems and approaches to solving the problem of classification of the cardiogram, the analysis of modified classification systems by increasing the number of input data by the completion of synthetic signals. During the work, the proposed system is implemented using software using Python programs, allows you to get a wide range of libraries for data processing and analysis.uk
dc.description.abstractukМагістерська 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.uk
dc.format.page107 с.uk
dc.identifier.citationКравченко, В. А. Пацієнт-специфічна система класифікації ЕКГ на основі синтезованих зразків : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Кравченко Влада Андріївна. - Київ, 2020. - 107 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/40505
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectгенеративно-змагальні мережіuk
dc.subjectрекурентні нейронні мережіuk
dc.subjectелектрокардіограмаuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectgenerative-adversarial networksuk
dc.subjectrecurrent neural networksuk
dc.subjectelectrocardiographyuk
dc.subjectconvolutional neural networksuk
dc.subject.udc004.896uk
dc.titleПацієнт-специфічна система класифікації ЕКГ на основі синтезованих зразківuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи