Классификация кардиограмм с помощью сверточной нейросети

Abstract

Объектом исследования является разработка и обучение сверточной нейронной сети для автоматической классификации электрокардиограмм с использованием методов машинного обучения. Целью работы является разработка и обучение сверточной нейронной сети для автоматической классификации кардиограмм, а также создание информационной системы для работы с ними. В ходе работы была спроектирована и обучена нейросетевая модель на базе данных PhysioNet, включающая этапы предобработки сигналов. Для практического применения создана клиент-серверная информационная система с модулем классификации, реализованным с помощью PyTorch. Была разработана архитектура базы данных PostgreSQL для хранения медицинских данных и результатов анализа, а также обеспечен защищённый доступ пользователей и REST API для взаимодействия с системой. Тестирование показало высокую точность и стабильность работы сверточной нейронной сети. Разработанная система может использоваться в медицинских учреждениях в качестве инструмента поддержки принятия решений.