• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 1
  • Tagged with
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Разработка системы выявления сердечно-сосудистых заболеваний на основе данных ЭКГ с применением методов машинного обучения : магистерская диссертация / Development of a system for detecting cardiovascular diseases based on ECG data using machine learning methods

Шерер, Д. В., Sherer, D. V. January 2024 (has links)
This work is devoted to the creation of a system for the detection of cardiovascular diseases based on ECG data using machine learning methods. The aim of the study was to create a classification system for cardiovascular diseases based on ECG data. To achieve this goal, an analysis of the subject area was carried out, including an overview of the application of modern machine learning methods for the task of medical classification; data collection was carried out, preprocessing of signals by filtering in the frequency domain; informative features were extracted, which were later used to train the model; The most significant ones were selected using the random forest algorithm and preprocessed using standard scaling; the class weighting method was used to eliminate class imbalance; various machine learning models were trained and a comparative analysis of their predictive ability was carried out. As a result of the work, a diagnostic system for predicting cardiovascular diseases based on ECG data was developed. / Данная работа посвящена созданию системы выявления сердечно-сосудистых заболеваний на основе данных ЭКГ с применением методов машинного обучения. Цель исследования заключалась в создании системы классификации сердечно-сосудистых заболеваний на основе данных ЭКГ. Для достижения цели проведен анализ предметной области, включающий в себя обзор применения современных методов машинного обучения для задачи медицинской классификации; проведён сбор данных, предобработка сигналов посредством фильтрации в частотной области; извлечены информативные признаки, которые в дальнейшем использовались для обучения модели; произведен отбор наиболее значимых с помощью алгоритма случайного леса и произведена их предобработка с помощью стандартного масштабирования; для устранения дисбаланса классов использовался метод взвешивания классов; обучены различные модели машинного обучения и проведен сравнительный анализ их прогностической способности. В результате выполнения работы была разработана диагностическая система для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний на основе данных ЭКГ.

Page generated in 0.1993 seconds