Исследование изменения состояния здоровья человека на основе данных ЭКГ с использованием машинного обучения : магистерская диссертация

Abstract

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.