Багатошарова архітектура нейронної мережі для аналізу ЕКГ сигналу

Анотація

В даний час, з урахуванням зростаючої кількості серцево-судинних захворювань, актуальність швидкого та точного аналізу електрокардіограм (ЕКГ) суттєво зростає. Традиційні методи аналізу ЕКГ вимагають значних тимчасових витрат та високої кваліфікації фахівців, що стимулює розробку та впровадження автоматизованих систем, здатних ефективно інтерпретувати дані ЕКГ. У статті досліджується  застосування нейронних мереж для аналізу ЕКГ, що дозволяє значно збільшити швидкість та точність діагностики. Запропоновано розробка та аналіз ефективності моделі нейронної мережі, здатної розпізнавати і класифікувати основні аритмії за даними ЕКГ. У статті представлені результати порівняння кількох архітектур нейронних мереж, включаючи згорткові та рекурентні нейронні мережі, на наборі даних ЕКГ з різними патологіями. Аналіз показав, що використання згорткових нейронних мереж (CNN) демонструє високу точність у класифікації ЕКГ-сигналів, що забезпечує значний потенціал для клінічного застосування. Іл.: 1. Бібліогр.: 9 назв.