Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140372
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorБорисов, В. И.ru
dc.contributor.advisorBorisov, V. I.en
dc.contributor.authorШерер, Д. В.ru
dc.contributor.authorSherer, D. V.en
dc.date.accessioned2024-12-26T08:30:12Z-
dc.date.available2024-12-26T08:30:12Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationШерер Д. В. Разработка системы выявления сердечно-сосудистых заболеваний на основе данных ЭКГ с применением методов машинного обучения : магистерская диссертация / Д. В. Шерер ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления. — Екатеринбург, 2024. — 61 с. — Библиогр.: с. 55-60 (45 назв.).ru
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/140372-
dc.description.abstractThis work is devoted to the creation of a system for the detection of cardiovascular diseases based on ECG data using machine learning methods. The aim of the study was to create a classification system for cardiovascular diseases based on ECG data. To achieve this goal, an analysis of the subject area was carried out, including an overview of the application of modern machine learning methods for the task of medical classification; data collection was carried out, preprocessing of signals by filtering in the frequency domain; informative features were extracted, which were later used to train the model; The most significant ones were selected using the random forest algorithm and preprocessed using standard scaling; the class weighting method was used to eliminate class imbalance; various machine learning models were trained and a comparative analysis of their predictive ability was carried out. As a result of the work, a diagnostic system for predicting cardiovascular diseases based on ECG data was developed.en
dc.description.abstractДанная работа посвящена созданию системы выявления сердечно-сосудистых заболеваний на основе данных ЭКГ с применением методов машинного обучения. Цель исследования заключалась в создании системы классификации сердечно-сосудистых заболеваний на основе данных ЭКГ. Для достижения цели проведен анализ предметной области, включающий в себя обзор применения современных методов машинного обучения для задачи медицинской классификации; проведён сбор данных, предобработка сигналов посредством фильтрации в частотной области; извлечены информативные признаки, которые в дальнейшем использовались для обучения модели; произведен отбор наиболее значимых с помощью алгоритма случайного леса и произведена их предобработка с помощью стандартного масштабирования; для устранения дисбаланса классов использовался метод взвешивания классов; обучены различные модели машинного обучения и проведен сравнительный анализ их прогностической способности. В результате выполнения работы была разработана диагностическая система для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний на основе данных ЭКГ.ru
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.rightsПредоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензииru
dc.rights.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/31613en
dc.subjectMASTER'S THESISen
dc.subjectECGen
dc.subjectHEART RATE VARIABILITYen
dc.subjectARRHYTHMIAen
dc.subjectMACHINE LEARNINGen
dc.subjectDEEP LEARNINGen
dc.subjectМАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯru
dc.subjectЭКГru
dc.subjectВАРИАБЕЛЬНОСТЬ СЕРДЕЧНОГО РИТМАru
dc.subjectАРИТМИЯru
dc.subjectМАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕru
dc.subjectГЛУБОУОЕ ОБУЧЕНИЕru
dc.titleРазработка системы выявления сердечно-сосудистых заболеваний на основе данных ЭКГ с применением методов машинного обучения : магистерская диссертацияru
dc.title.alternativeDevelopment of a system for detecting cardiovascular diseases based on ECG data using machine learning methodsen
dc.typeMaster's thesisen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen
dc.thesis.levelМагистрru
dc.contributor.departmentУрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФru
dc.thesis.speciality09.04.01 - Информатика и вычислительная техникаru
dc.contributor.subdepartmentКафедра информационных технологий и систем управленияru
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
m_th_d.v.sherer_2024.pdf2,71 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


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