Шликов, Владислав ВалентиновичТкаченко, Маріанна Юріївна2022-01-122022-01-122021Ткаченко, М. Ю. Система діагностики шлуночкових тахікардій на основі машинного навчання та фільтрації ЕКГ сигналів : магістерська дис. : 163 Біомедична інженерія / Ткаченко Маріанна Юріївна. – Київ, 2021. – 74 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45856Мета роботи: система на основі машинного навчання, яка відрізняє ЕКГ сигнали істинно-позитивних епізодів шлуночковихтахікардій від хибно-позитивних та фільтрує артефакт блукаючої ізолінії. Завдання: 1. Порівняння та аналіз існуючих методів фільтрації артефакту блукаючої ізолінії. 2. Розробкафільтру на основі дискретного вейвлет-перетворення, вибіркоефіцієнтів для реконструкції сигналу. 3. Порівняннятрьохвейвлетів та вибірнайкращого. 4. Створення набору даних ЕКГ сигналів із істинно-позитивними та хибно-позитивними епізодами шлуночковихтахікардій для машинноїмоделі. 5. Розробкафункцій для витягуознаксигналівізствореного набору даних. 6. Порівняння та аналізрезультатівкласифікаціїіснуючихалгоритмів на основі машинного навчання. 7. Розробка остаточного алгоритму роботимашинноїмоделі. Основнірезультати: було створено набірданих ЕКГ сигналів із істинно-позитивними та хибно-позитивними епізодами шлуночковихтахікардій, розроблено систему на основі алгоритму класифікації методом GradientBoostingіз точністю передбачень 98%.ukPyCharmPythonмашинне навчанняЕКГXtremeGradient Boostingшлуночкова тахікардіяблукаюча ізолініяPyCharmPythonMachine LearningECGXtremeGradient Boostingventricular tachycardiabaseline wanderMaster Thesis74 c.616/12-07