Дубко, Андрій ГригоровичРеп'ях, Оксана Володимирівна2019-03-252019-03-252018-12Реп’ях, О. В. Алгоритм покращення результатів аналізу епілептичних сигналів ЕЕГ методами машинного навчання : магістерська дис. : 163 Біомедична інженерія / Реп’ях Оксана Володимирівна. – Київ, 2018. – 84 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/26892Робота присвячена розробці програмного алгоритму для автоматичного розпізнавання та прогнозування епілетриформних частотних ритмів в сигналах ЕЕГ, за допомогою методів машинного навчання. Метою є створення програмної моделі для автоматичного розпізнавання та прогнозування епілетриформних частотних ритмів в сигналах ЕЕГ, за допомогою методів машинного навчання. Об’єктом дослідження є сигнали електроенцефалограми. Предметом дослідження виступають методи машинного навчання. У магістерській дисертації визначені основні напрямки досліджень штучного інтелекту, з використанням сигналів електроенцефалограми; досліджені переваги та недоліки методів аналізу; проведена попередня обробка сирих даних та сформовані набори вхідних даних; відфільтровано найефективніший та найінформативніший набір ознак; на основі платформи програмування Python 2.7.15 побудовано модель класифікації сигналів ЕЕГ; проведені дослідження з прогнозування епілепсії за допомогою методів машинного навчання. За результатами роботи опубліковано: стаття «Classification of epileptiform activity in EEG using machine learning techniques» у науковому журналі «Science, Research, Development» (червень 2018 року); тези «Розпізнавання епілептичної активності в сигналах ЕЕГ за допомогою методів машинного навчання» у науково-практичному журналі «Інформаційні системи та технології в медицині» ISM-2018 (листопад 2018 року).ukЕЕГмашинне навчанняштучний інтелектнаука про даніметод опорних векторівнаївний Баєсів класифікаторГрадієнтний бустинг над вирішальними деревамиEEGmachine learningartificial intelligencedata scienceSupport Vector MachineGaussian Naive BayeGradient Boosting ClassifierMaster Thesis84 с.615-84