Методами машинного обучения определить заболевание по ЭКГ

Структура дипломной работы: I. Введение - Актуальность темы - Цель и задачи работы - Объект и предмет исследования - Научная новизна - Практическая значимость II. Обзор литературы - Исторический обзор методов определения заболеваний по ЭКГ - Современные методы анализа ЭКГ с использованием машинного обучения - Популярные алгоритмы и модели машинного обучения - Примеры исследований и результатов использования машинного обучения для анализа ЭКГ III. Методология исследования - Описание базы данных ЭКГ, используемой для обучения моделей - Выбор и обоснование алгоритмов и моделей машинного обучения - Обработка и подготовка данных - Создание обучающей и тестовой выборок IV. Результаты исследования - Анализ и интерпретация полученных данных - Эффективность применения методов машинного обучения для определения заболеваний по ЭКГ - Сравнение результатов с другими методами диагностики V. Обсуждение - Анализ достижений и ограничений работы - Перспективы дальнейших исследований и развития метода VI. Заключение - Основные выводы исследования - Практические рекомендации VII. Список использованных источников VIII. Приложения (графики, таблицы, код программы) Введение: Заболевания сердечно-сосудистой системы являются одной из основных причин смерти во всем мире. ЭКГ является важным методом диагностики сердечных заболеваний. Однако, интерпретация ЭКГ требует опыта и специализированного знания. В связи с этим, разработка методов автоматического определения заболеваний по ЭКГ с использованием машинного обучения представляет актуальную задачу. Целью данной работы является разработка и применение методов машинного обучения для определения заболевания по ЭКГ. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи: провести обзор литературы по современным методам анализа ЭКГ с использованием машинного обучения; выбрать и обосновать алгоритмы и модели машинного обучения; обработать и подготовить данные для обучения моделей; провести эксперименты и оценить эффективность методов; сравнить результаты с другими методами диагностики. Актуальность работы заключается в возможности автоматического и быстрого определения заболеваний по ЭКГ, что поможет врачам в диагностике и принятии решений. Научная новизна заключается в применении современных методов машинного обучения для анализа ЭКГ и оценки их эффективности. Практическая значимость работы заключается в возможности создания программного решения для диагностики заболеваний сердца по ЭКГ. Показать еще