Нейромережевий аналіз електрокардіографічного сигналу

Вантажиться...
Ескіз

Дата

ORCID

DOI

Науковий ступінь

Рівень дисертації

Шифр та назва спеціальності

Рада захисту

Установа захисту

Науковий керівник

Члени комітету

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Харків : Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна

Анотація

У роботі проведено аналіз електрокардіограми для для виявлення порушення ритму серця в режимі реального часу. Мета роботи – для побудови нейромереживого класифікатору для виявлення фібриляції передсердь у сигналах ЕКГ. Методи дослідження: штучні нейронні мережі рекурентного типу. Результати дослідження: обґрунтовувано застосування рекурентних нейронних мереж (RNN) з пам'яттю для автоматичного розпізнавання хвиль ЕКГ, походження ЕКГ сигналу виявилося ключовим етапом, а його елементи (P-, QRS-, та T-хвилі) є основою для діагностики та моніторингу різноманітних патологій. Розроблено пакет програм у середовищі MatLab для побудови класифікатору для виявлення фібриляції передсердь у сигналах ЕКГ за допомогою штучної нейронної мережі Long Short-Term Memory. Результати роботи можуть бути застосовані при розробці кардіологічних біотехнічних систем, орієнтованих на работу в режимі реального часу.
Object of study - electrocardiographic signal with heart rhythm disturbances. The subject of the study is the analysis of electrocardiograms to detect heart rhythm disturbances in real time. Purpose: to build a neural network classifier for detecting atrial fibrillation in ECG signals. Research methods: artificial neural networks of recurrent type. Research results: the use of recurrent neural networks (RNN) with memory for automatic recognition of ECG waves is substantiated, the origin of the ECG signal has turned out to be a key stage, and its elements (P-, QRS-, and T-waves) are the basis for diagnosing and monitoring various pathologies. A package of programs in MatLab was developed to build a classifier for detecting atrial fibrillation in ECG signals using an artificial neural network Long Short-Term Memory. Gotten results can be used for the real time cardiac biotechnical systems design.

Опис

Науковий керівник: Величко Ольга Миколаївна, кандидат технічних наук, доцент кафедри біомедичних електронних пристроїв і систем

Бібліографічний опис

Свічкарьов, Володимир Віталійович. Нейромережевий аналіз електрокардіографічного сигналу : дипломна робота магістра : спеціальність 153 «Мікро- та наносистемна техніка» : освітньо-професійна програма «Фізична та біомедична електроніка» / В.В. Свічкарьов ; наук. кер. О. Величко. – Харків : Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна, 2023. – 77 с.

Підтвердження

Рецензія

Додано до

Згадується в