Програмне забезпечення створення моделі Word2vec на основі сигналу ЕКГ

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОлійник, Юрій Олександрович
dc.contributor.authorТерещенко, Андрій Сергійович
dc.date.accessioned2021-03-11T13:57:41Z
dc.date.available2021-03-11T13:57:41Z
dc.date.issued2020-12
dc.description.abstractenMaster’s dissertation consists 86 pages, 17 images, 25 tables, 27 referring sources. Topicality: Heart disease accounts for a significant percentage of deaths in both Ukraine and most countries. For example, every year in Ukraine more than 68% of people die from cardiovascular disease. An important factor in the fight against the disease is the prevention and detection of the disease in its early stages. One of the main methods of diagnosing the heart is electrocardiography, so it is very important to quickly and accurately analyze the electrocardiogram (ECG). The purpose of the dissertation research is expanding the capabilities of automatic analysis of electrocardiograms by creating a Word2Vec model based on selected waves in the ECG Object of study: electrocardiograms. Subject of research: processing of vector representation of ECG signal by NLP methods. Research Methods: In this dissertation, natural language processing methods based on rules, dictionaries and existing linguistic resources, and probabilistic thematic models based on a set of machine learning methods have been applied. Scientific novelty: new approach for representation in the vector structure of the heart rate, the ability to find the difference between the signals by calculating the cosine of similarity and the use of the TextRank algorithm to find key beats, which shows the importance of heartbeat. The practical value of the obtained results is determined by the fact that the proposed approach to ECG analysis reduces the amount of data for ECG analysis, shows good accuracy of the analysis. Relationship with working with scientific programs, plans, topics: work was performed at the Department of Automated Information Processing and Management Systems of the National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute» within the topic «Methods and technologies of high-performance computing and processing of large data sets». State Registration Number 0117U000924. Testing: The main provisions of the work were reported and discussed at the conference "Informatics and Computer Engineering - IOT-2020". Publications: Theses of the thesis are published in « Informatics and Computer Engineering - IOT-2020».uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 86 с., 17 рис, 25 таб., 2 додатки, 27 джерел. Актуальність теми: Серцеві захворювання займають значний відсоток серед причин смертності як в Україні так і в більшості країн світу. Для прикладу щороку в Україні понад 68% осіб помирають через серцево-судинні хвороби. Важливим фактором в боротьбі з хворобою є профілактика та виявлення захворювання на ранніх стадіях. Одним із основних методів діагностики серця є електрокардіографія, тому дуже важливо швидко та точно провести аналіз електрокардіограми (ЕКГ). Мета дослідження: розширення можливостей автоматичного аналізу електрокардіограм за рахунок створення Word2Vec моделі на основі виділених хвиль в ЕКГ. Об’єкт дослідження: електрокардіограми. Предмет дослідження: векторні моделі даних та засоби аналізу даних методами NLP. Методи дослідження: у даній дисертаційній роботі застосовувалися методи обробки природної мови, засновані на правилах, словниках та існуючих лінгвістичних ресурсах, і ймовірнісних тематичних моделях, заснованих на комплексі методів машинного навчання. Наукова новизна: новий підхід для представлення у векторній структурі серцевого такту, можливість знаходження різниці між сигналами за рахунок обрахунку косинуса подібності та застосування алгоритму TextRank для знаходження ключових тактів, що показує важливість серцебиття. Практичне значення отриманих результатів визначається тим, що запропонований підхід до аналізу ЕКГ зменшує об’єм даних для аналізу ЕКГ, показує гарну точність аналізу. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами: робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління 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: Основні положення роботи доповідались і обговорювались на ІІІ всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2020) Публікації: Наукові положення дисертації опубліковані в тезах конференції «ІНФОРМАТИКА ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНА ТЕХНІКА – ІОТ-2020»uk
dc.format.page86 с.uk
dc.identifier.citationТерещенко, А. С. Програмне забезпечення створення моделі Word2vec на основі сигналу ЕКГ : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Терещенко Андрій Сергійович. – Київ, 2020. – 86 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/39928
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectЕКГuk
dc.subjectметоди обробки природної мовиuk
dc.subjectвекторне представлення слівuk
dc.subjectWord2Vecuk
dc.subjectECGuk
dc.subjectnatural language processing methodsuk
dc.subjectword embeddinguk
dc.subject.udc004.89uk
dc.titleПрограмне забезпечення створення моделі Word2vec на основі сигналу ЕКГuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (АСОІУ)
Магістерські роботи