Недашківська, Надія ІванівнаАвксєнтьєва, Анастасія Максимівна2023-09-282023-09-282023Авксєнтьєва, А. М. Методи машинного навчання для класифікації порушень діяльності серця по аудіозаписах серцебиття : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Авксєнтьєва Анастасія Максимівна. – Київ, 2023. – 111 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60687Дипломна робота: 111 с., 30 рис., 11 табл., 2 додатки, 21 джерело. Об’єкт дослідження – класифікація категорій серцевих порушень по записах звуків серця. Предмет дослідження – моделі машинного навчання, за допомогою яких реалізується поставлена задача. Метою роботи є побудова архітектур моделей машинного навчання, які будуть ефективно ідентифікувати порушення діяльності серця за допомогою даних, отриманих з електронного стетоскопа та мобільного застосунку. Моделі мають навчитися відрізняти зашумленість на записах від аритмій та шумів самого серця за ознаками звуків, розташуванням серцевих ритмів. Програма розроблена на мові Python в інтерактивному середовищі Jupyter Notebook. Практичним результатом роботи є система прогнозування категорії звуку серця по аудіозапису різними моделями нейронних мереж та ансамблевими методами. Виконано порівняльний аналіз алгоритмів та оцінено точність моделей за множиною метрик якості. Система може стати основою розробки додатку для ранньої діагностики серцево-судинних хвороб.111 с.ukвилучення ознак з аудіозаписівмашинне навчаннякласифікаціязгорткові та рекурентні нейронні мережіансамблеві методимедична діагностикаfeature extraction from audio recordingsmachine learningclassificationconvolutional and recurrent neural networksensemble methodsmedical diagnosticsBachelor Thesis