Кухарєв, Сергій ОлександровичЧуєв, Ілля Романович2025-09-092025-09-092025Чуєв, І. Р. Система підтримки прийняття рішень із виявлення аномалій на кардіограмах із використанням нейронних мереж : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Чуєв Ілля Романович. – Київ, 2025. – 93 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/75891Дипломна робота: 85 с., 24 рис., 6 табл., 12 посилань, додатки. Об’єктом дослідження є процес автоматизованого аналізу електрокардіограм. Предметом дослідження є програмне забезпечення для аналізу ЕКГ з елементами штучного інтелекту. Метою роботи є створення комп’ютерного інтерфейсу програмування застосунків для дослідження та попередньої діагностики серцево–судинних захворювань за кардіограмами. У роботі розглянуто сучасні методи аналізу електрокардіограм із використанням нейромережевих моделей. Проаналізовано наявні рішення у галузі медичного програмного забезпечення. Розроблено інтерфейс програмування застосунків (API) на базі мови програмування Python із використанням технології FastAPI. Запропоновано модель глибокого навчання для прогнозування можливих патологій серця на основі даних ЕКГ. Для реалізації моделі застосовано бібліотеку TorchECG, що базується на PyTorch. Розроблену систему протестовано на тестових вибірках, отримано коректні результати класифікації основних типів відхилень. Встановлено ефективність використання нейронних мереж для аналізу кардіограм. У роботі виконано програмну реалізацію, протестовано модель та наведено рекомендації щодо подальшого розвитку системи.93 с.ukpythonfastapiкардіограманейронна мережадіагностикаtorchecgpytorchелектрокардіографіямедична інформатикаBachelor Thesis