Исследование возможности использования искусственных нейронных сетей для диагностики инфаркта миокарда по электрокардиограмме

Abstract

В данной работе исследуется возможность использования искусственных нейронных сетей для диагностики инфаркта миокарда по электрокардиограмме. Для анализа было взято 169 записей ЭКГ из базы данных Physionet ptbdb, из которых 80 соответствуют здоровым пациентам и 89 соответствуют пациентам, которые больны заднедиафрагмальным инфарктом миокарда. Из каждой записи было взято 3 сигнала из отведений III, aVF, II соответственно. Каждый сигнал был отфильтрован с помощью фильтра с конечной импульсной характеристикой (КИХ). Для каждого ЭКГ-сигнала с помощью метода Гамильтона были найдены R-пики. С помощью найденных R-пиков получилось сегментировать каждый ЭКГ-сигнал до 600 точек. Для распознавания инфаркта миокарда использовалась свёрточная нейронная сеть, состоящая из 4 свёрточных слоёв. Нейронная сеть выдаёт результат бинарной классификации (1, в случае если пациент здоров, 0, в случае если он болен). Для достоверности точности нейронной сети использовалась поэлементная кросс-валидация. Результат составляет 78.65%, 90% и 84.02% для чувствительности, специфичности и точности соответственно.