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.

Магистерская диссертация выполнена на 115 страницах, состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы из 129 наименований, содержит 5 рисунков, 9 таблиц, имеет 8 приложений. Объект исследования: особенности выполнения когнитивных заданий подростками с РАС. Предмет исследования: специфика выполнения когнитивных задач подростками с РАС в среде виртуальной реальности. Для реализации задач исследования были выбраны следующие методики: прогрессивные матрицы (Дж. Равен), корректурная проба Бурдона, «Запоминание зрительных образов», Кубики Кооса, «Узнавание наложенных изображений» (фигуры Поппельрейтора). Выборка исследования составляет 25 подростков с диагностированным РАС, один из них с лёгкой умственной отсталостью, один – с тяжёлой, все остальные – с сохранным интеллектом. Гетерогенность состава выборки – 19 мальчиков и 6 девочек. Респонденты были отобраны на добровольной основе, не имели эпи-активности и иных противопоказаний. Средний возраст составил 15,5 лет. Поиск респондентов осуществлялся на базе ГБОУ Свердловской области «Екатеринбургская школа №4, реализующая адаптированные основные общеобразовательные программы», а также через группу для родителей подростков с РАС. В первой главе проведён литературный обзор научных статей по изучению психолого-педагогических особенностей подростков с РАС, определены основные причины и факторы риска развития РАС, изучены различные симуляторы и программы в виртуальной реальности, доступные для использования подростками с РАС, а также их преимущества. Во второй главе описывается опыт применения виртуальной реальности для подростков с РАС. Описываются этапы обширного исследования, включающего оценку особенностей влияния ситуации погружения на самочувствие подростков с РАС, а также возможностей по оценке когнитивных функций у данной категории лиц. Заключение посвящено основным выводам по результатам исследования и обсуждению дальнейших перспектив исследования. / The master's thesis is made on 115 pages, consists of an introduction, two chapters, a conclusion, a list of references from 129 titles, contains 5 figures, 9 tables, has 8 appendices. The object of research: features of the performance of cognitive tasks by adolescents with ASD. Subject of research: specifics of performing cognitive tasks by adolescents with ASD in a virtual reality environment. To implement the research objectives, the following methods were chosen: progressive matrices (J. Raven), Bourdon’s proofreading test, “Memorizing visual images,” Koos Cubes, “Recognition of superimposed images” (Poppelreitor figures). The study sample consists of 25 adolescents diagnosed with ASD, one of them with mild mental retardation, one with severe mental retardation, and all the rest with intact intelligence. The sample composition is heterogeneous: 19 boys and 6 girls. The respondents were selected on a voluntary basis and did not have epi-activity or other contraindications. The average age was 15.5 years. The search for respondents was carried out on the basis of the State Budgetary Educational Institution of the Sverdlovsk Region “Ekaterinburg School No. 4, which implements adapted basic general education programs,” as well as through a group for parents of adolescents with ASD. The first chapter contains a literature review of scientific articles on the study of the psychological and pedagogical characteristics of adolescents with ASD, identifies the main causes and risk factors for the development of ASD, studies various simulators and virtual reality programs available for use by adolescents with ASD, as well as their advantages. The second chapter describes the experience of using virtual reality for adolescents with ASD. The stages of an extensive study are described, including an assessment of the characteristics of the influence of the immersion situation on the well-being of adolescents with ASD, as well as the possibilities for assessing cognitive functions in this category of individuals. The conclusion is devoted to the main conclusions based on the results of the study and discussion of further prospects for the study.

This work is devoted to the creation of a study of human cardiac pathologies based on ECG data using machine learning. The purpose of the study was to develop an effective model for assessing human cardiac pathologies. To achieve this goal, it is planned to analyze modern methods of machine learning. Select suitable tools for implementing the model, select a dataset with ECG data, conduct experiments with training various machine learning models and draw conclusions about the work done. The study of changes in human health based on ECG data using machine learning, proposed in the work, has significant potential for the timely detection of human pathologies based on ECG data. The created model has a high accuracy of assessment. / Данная работа посвящена созданию исследованию сердечных патологий человека на основе данных ЭКГ с использованием машинного обучения. Цель исследования заключалась в разработке эффективной модели оценки сердечных патологий человека. Для достижения этой цели предполагается провести анализ современных методов машинного обучения. Выбрать подходящие инструменты для реализации модели, выбрать датасет с данными ЭКГ, провести эксперименты с обучением различных моделей машинного обучения и сделать выводы о проделанной работе. Исследование изменения состояния здоровья человека на основе данных ЭКГ с использованием машинного обучения, предложенная в работе, обладает значительным потенциалом для своевременного выявления патологий человека на основе данных ЭКГ. Созданная модель имеет высокую точность оценки.