Отрывок: Затем эти 12 циклограмм для каждого пациента были представлены как одно изображение. Это изображение подавалось на вход сверточной нейронной сети. На выходе из сверточной нейронной сети было получено некоторое число, по которому можно было определить, к какому классу нейронная сеть отнесла ту или иную циклограмму. Если число 0, то у пациента был определен диагноз инфаркт, и если число 1, то у пациента отклонений найдено не было. Чтобы показать эффективность приведенного мето...
Название : Сверточная нейронная сеть для обнаружения патологических изменений на электрокардиограммах
Авторы/Редакторы : Агафонова Ю. Д.
Русакова М. С.
Дата публикации : 2021
Библиографическое описание : Агафонова, Ю. Д. Сверточная нейронная сеть для обнаружения патологических изменений на электрокардиограммах. - Текст : электронный / Ю. Д. Агафонова, М. С. Русакова // XVI Королевские чтения : междунар. молодеж. науч. конф., посвящ. 60-летию полета в космос Ю. А. Гагарина : сб. материалов : 5-7 окт. 2021 г. : в 3 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; [науч. ред. М. А. Шлеенков]. - 2021. - Т. 1. - С. 443-444
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\471602
Ключевые слова: нейросетевой анализ
компьютерное зрение
диагностика сердечно-сосудистых заболеваний
электрокардиограммы (ЭКГ)
сверточная нейронная сеть
Располагается в коллекциях: Королевские чтения

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1668-0_2021-443-444.pdf644.51 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.