Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2123U004420, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Методи машинного навчання для класифікації порушень діяльності серця по аудіозаписах серцебиття Автор Авксєнтьєва Анастасія Максимівна Дата публікації 01-01-2023 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60687 Видання Київ Опис Дипломна робота: 111 с., 30 рис., 11 табл., 2 додатки, 21 джерело. Об’єкт дослідження – класифікація категорій серцевих порушень по записах звуків серця. Предмет дослідження – моделі машинного навчання, за допомогою яких реалізується поставлена задача. Метою роботи є побудова архітектур моделей машинного навчання, які будуть ефективно ідентифікувати порушення діяльності серця за допомогою даних, отриманих з електронного стетоскопа та мобільного застосунку. Моделі мають навчитися відрізняти зашумленість на записах від аритмій та шумів самого серця за ознаками звуків, розташуванням серцевих ритмів. Програма розроблена на мові Python в інтерактивному середовищі Jupyter Notebook. Практичним результатом роботи є система прогнозування категорії звуку серця по аудіозапису різними моделями нейронних мереж та ансамблевими методами. Виконано порівняльний аналіз алгоритмів та оцінено точність моделей за множиною метрик якості. Система може стати основою розробки додатку для ранньої діагностики серцево-судинних хвороб. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити