Попов, Антон ОлександровичФогель, Дмитро Андрійович2023-01-032023-01-032022Фогель, Д. А. Аналіз відхилень параметрів електрокардіограм від норми методами машинного навчання : магістерська дис. : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Фогель Дмитро Андрійович. – Київ, 2022. – 90 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/51662Обʼєктом розгляду роботи є електрична активність серця. Предмет роботи - аналіз ЕКГ методами глибокого навчання. Метою магістерської дисертації є визначення наявності й типу серцевої аритмії у сигналі ЕКГ. В першому розділі розглянуті теоретичні відомості про історію ЕКГ, методику отримання сигналу ЕКГ та можливе їх використання. В другому розділі описується теорія машинного навчання, запропонований метод вирішення поставленого перед роботою завдання. Відповідно запропонованого способу розглянута структура та принципи роботи алгоритмів глибокого навчання згорткового типу. В третьому розділі запропонована структура системи оцінки стану серцевого мʼяза за сигналами ЕКГ. Описані дані, що використовуватимуться та методи їх обробки. Запропонована та реалізована модель глибокого навчання згорткового типу з чотирма прихованими шарами, що згідно з результатами виявилась оптимальною і точною, а саме отримано значення точності 99,96%. Зроблені висновки та запропоновані кроки для майбутнього розвитку наведено у розділі 3.1.ukЕКГмашинне навчанняштучний інтелектглибоке навчаннязгорткова нейронна мережакласифікація ЕКГMaster Thesis90 с.