Системна класифікація кардіосигналів для оцінювання стану здоров'я людини

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorМнухіна, Катерина Олександрівна
dc.date.accessioned2020-02-25T13:30:00Z
dc.date.available2020-02-25T13:30:00Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenMaster's Thesis: 93 pages., 26 images., 27 tables, 19 sources. The purpose of the work is to develop an automatic system for the ECG classification based on artificial neural networks. The paper examines the problem of human health control by analyzing its electrocardiogram, and develop a software tools for the task. The analysis of processing digital signals is carried out, analysis of mathematical structures and modern methods of classification are carried out, the mathematical results were based on the signals recognition and modern methods of classification. The result of the work is the analysis of the effectiveness of modern approaches to solving the problem of ECG classification, own modified algorithm development with increase of used signs and auxiliary definition of certain indicators. The software implemented in Python and R programming languages while using different libraries for data analysis. The software is implemented using Python and R programming languages, which provide a wide range of libraries for data processing and analysis.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 93 с., 26 рис., 27 табл, 19 джерел. Мета роботи – розробка покращеної системи автоматичної класифікації форм ЕКГ, заснованого на використанні штучних нейронних мереж. Об'єктом дослідження є автоматична класифікації форм електрокардіограм. Предметом дослідження є сучасні алгоритми та методи класифікації форм ЕКГ. 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 цифрових сигналів, проведено дослідження, аналіз математичних структур та сучасних методів класифікації. Результатом роботи є аналіз ефективності сучасних підходів до вирішення задачі класифікації кардіограм, розробка власного модифікованого алгоритму зі збільшенням використаних ознак та допоміжним визначенням певних показників. Під час роботи реалізовано програмну реалізацію запропонованого алгоритму на мовах програмування Python та R, з використанням різних бібліотек для аналізу даних. Програмний продукт реалізовано з використанням мов програмування Python та R, що надають широкий спектр бібліотек для обробки та аналізу даних.uk
dc.format.page93 с.uk
dc.identifier.citationМнухіна, К. О. Системна класифікація кардіосигналів для оцінювання стану здоров'я людини : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Мнухіна Катерина Олександрівна. - Київ, 2019. - 93 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/31902
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectелектрокардіограмаuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectqrs- комплексuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectcardiographyuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectqrs complexuk
dc.subjectpythonuk
dc.subject.udc519.2uk
dc.titleСистемна класифікація кардіосигналів для оцінювання стану здоров'я людиниuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи