Програмна бібліотека аналізу ЕКГ лінгвістичними методами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОлійник, Юрій Олександрович
dc.contributor.authorБераудо, Еліза
dc.date.accessioned2024-04-16T06:44:26Z
dc.date.available2024-04-16T06:44:26Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractПояснювальна записка дипломного проєкту складається з чотирьох розділів, містить 21 таблиць, 41 рисунків та 70 джерел – загалом 93 сторінки. Дипломний проєкт присвячений підвищенню та розширенню інструментів для автоматичного аналізу електрокардіограми шляхом розробки програмної бібліотеки, що реалізує аналіз ЕКГ за допомогою лінгвістичних методів. Мета - підвищення та розширенняінструментів для автоматичного аналізу електрокардіограм шляхом розробки програмної бібліотеки, що реалізує аналіз ЕКГ за допомогою лінгвістичних методів. Об'єкт дослідження: сигнали ЕКГ та методи їх автоматичного аналізу. Предмет дослідження: техніки моделювання та аналізу ЕКГ за допомогою лінгвістичних методів, а також впровадження та валідація програмної бібліотеки для цієї мети. Перший важливий компонент проєкту - Моделювання. У цьому розділі, на фронтенді, користувачі можуть вводити параметри навчання, такі як кількість кластерів для Kmeans, розмір вектора Word2Vec, а також вибирати алгоритм класифікації серцебиття (такий як random forest, svc і т.д.) та встановлювати специфічні для класифікатора параметри. Після того, як користувач ініціює процес, модель навчається та оцінюється на бекенді. Потім бекенд відповідає на фронтенд з метриками моделі класифікатора (точність, точність, відгук, F1 score), балом силуета k-means і чотирма графіками (три графіки t-SNE з кластеризованими хвилями P, QRS, та T серцебиття та один графік - матриця невизначеності для моделі класифікації). Вся ця інформація потім представляється користувачу. Другий важливий компонент - Аналіз. Тут, на фронтенді, користувачі можуть завантажувати свої власні csv/xlsx файли з даними ЕКГ, встановлювати значення fs та ініціювати аналіз. Бекенд використовує всі навчені алгоритми для класифікації серцебиття у завантаженому файлі та повертає графік на фронтенд, де всі серцебиття позначені (нормальні, ненормальні або інші класи). Цей графік відображається для користувача. Крім того, користувачі можуть навести курсор на кожне серцебиття на графіку та побачити передбачувану мітку (нормальні, ненормальні або інші класи). Під графіком з серцебиттям та передбачуваними мітками відображається таблиця, що показує кількість серцебиттів, мітку серцебиття, 3-літерну назву серцебиття (три літери, оскільки у нас є три кластеризовані хвилі, а кількість кластерів перетворюється на літери), та векторне представлення серцебиття. У розділі "АНАЛІЗ ВИМОГ ДО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ" розглядаються основні положення та змістовний опис предметної області, аналізуються наявні технології та успішні IT-проєкти, розробляються функціональні та нефункціональні вимоги до програмного забезпечення. Розділ "МОДЕЛЮВАННЯ ТА КОНСТРУЮВАННЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ" присвячений моделюванню та аналізу програмного забезпечення, опису архітектури програмного забезпечення, конструюванню програмного забезпечення та аналізу безпеки даних. В розділі "АНАЛІЗ ЯКОСТІ ТА ТЕСТУВАННЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ" викладено аналіз якості програмного забезпечення, опис процесів тестування та контрольного прикладу. "ВПРОВАДЖЕННЯ ТА СУПРОВІД ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ" - розділ, який описує процес розгортання та підтримки програмного забезпечення.
dc.description.abstractotherThe explanatory note of the diploma project consists of four sections, contains 21 tables, 41 figures, and 70 sources – a total of 93 pages. The diploma project is dedicated to enhancing and expanding the tools for automatic electrocardiogram analysis by developing a software library that implements ECG analysis using linguistic methods. The goal is to enhance and expand tools for automatic electrocardiogram analysis by developing a software library that implements ECG analysis using linguistic methods. The object of the study: ECG signals and their automatic analysis methods. The subject of research: techniques for modeling and analyzing ECG using linguistic methods, as well as the implementation and validation of a software library for this purpose. The first important component of the project is Modeling. In this section, on the frontend, users can input training parameters such as the number of clusters for Kmeans, Word2Vec vector size, as well as choose a heartbeat classification algorithm (such as random forest, svc, etc.) and set specific classifier parameters. After the user initiates the process, the model is trained and evaluated on the backend. Then the backend responds to the frontend with classifier model metrics (accuracy, precision, recall, F1 score), the k-means silhouette score, and four charts (three t-SNE plots with clustered P, QRS, and T heartbeat waves and one plot - a confusion matrix for the classification model). All this information is then presented to the user. The second important component is Analysis. Here, on the frontend, users can upload their own csv/xlsx files with ECG data, set fs values, and initiate the analysis. The backend uses all trained algorithms to classify heartbeats in the uploaded file and returns a chart to the frontend, where all heartbeats are labeled (normal, abnormal, or other classes). This chart is displayed for the user. In addition, users can hover over each heartbeat on the chart and see the predicted label (normal, abnormal, or other classes). Below the chart with heartbeats and predicted labels, a table is displayed showing the number of heartbeats, the heartbeat label, the 3-letter name of the heartbeat (three letters because we have three clustered waves, and the number of clusters is converted into letters), and the vector representation of the heartbeat. In the section "ANALYSIS OF SOFTWARE REQUIREMENTS", the main provisions and substantive description of the subject area are considered, existing technologies and successful IT projects are analyzed, functional and non-functional requirements for the software are developed. The section "MODELING AND CONSTRUCTION OF SOFTWARE" is dedicated to the modeling and analysis of software, description of the software architecture, construction of software, and analysis of data security. In the section "QUALITY ANALYSIS AND TESTING OF SOFTWARE", the quality analysis of software, description of testing processes and the control example are presented. "IMPLEMENTATION AND MAINTENANCE OF SOFTWARE" is a section that describes the deployment and support process of software.
dc.format.extent200 с.
dc.identifier.citationБераудо, Е. Програмна бібліотека аналізу ЕКГ лінгвістичними методами : дипломний проєкт ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Бераудо Еліза. - Київ, 2023. - 200 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/66193
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectIDE
dc.subjectEKG
dc.subjectDJango
dc.subjectбібліотека
dc.subjectMITDB
dc.subjectRandomForestClassifier
dc.subjectGradientBoostingClassifier
dc.subjectбаза даних
dc.subjectWord2Vec
dc.subjectlibrary
dc.subjectdatabase
dc.titleПрограмна бібліотека аналізу ЕКГ лінгвістичними методамиuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІПІ)
Бакалаврські роботи