Класифікація сигналів електричної активності серцевих клітин методами машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Метою даної дисертації є реалізація автоматизованих методів діагностування кардіотоксичності та передбачення можливого її розвитку на основі аналізу потенціалів дії кардіоміоцитів. Актуальність теми дисертації пов’язана з необхідністю вдосконалення методів діагностики поточного стану та аналізу динаміки виявлення кардіотоксичності.
Об’єктом даної роботи є сигнали електричної активності серцевих клітин.
Предметом дослідження є класифікатори на основі методів машинного навчання для змодельованих потенціалів дії кардіоміоцитів.
Перший розділ зосереджений на вивченні структури серця та кардіоміоцитів, на основних методах аналізу електричної активності серцевих клітин.
Другий розділ присвячений кардіотоксичності, як одному з найпоширеніших побічних ефектів впливу фармацевтичних засобів. Було розглянуто причини виникнення, а також прояв побічних ефектів на організм людини.
Третій розділ присвячений огляду різних методів машинного навчання та застосування машинного навчання в медицині.
Четвертий розділ присвячений вдосконаленню математичної моделі електричної активності серцевих клітин, навчанню класифікаторів та тестуванню з аналізом отриманих результатів.
Результатом роботи стали моделі машинного навчання, які дозволяють класифікувати різні типи кардіотоксичності при застосуванні ліків з високою точністю.
Опис
Ключові слова
кардіотоксичність, машинне навчання, кардіоміоцити
Бібліографічний опис
Дмитренок, Д. А. Класифікація сигналів електричної активності серцевих клітин методами машинного навчання : магістерська дис. : 176 Мікро- та наносистемна техніка / Дмитренок Дарина Анатоліївна. – Київ, 2024. – 88 с.