Аннотация: Объектами работы являются: QRS-комплексы, вариационный автоэнкодер (VAE), датасеты Цель(и) работы: Повышение качества распознавания QRS-комплексов с помощью методов машинного обучения Задачи: 1. Выбор, анализ и предобработка датасетов ЭКГ; 2. Исследование и модифицирование архитектуры VAE; 3. Разработка модели нейронной сети по полученной архитектуре и использование её в классификации Методы, используемые в работе: Теоретический анализ, моделирование, сравнение, программирование. Результаты работы: 1. Проведены эксперименты над архитектурой VAE произведены её корректировки; 2. Подобранны наиболее оптимальные датасеты; 3. Проведена обработка датасетов для дальнейшего обучения модели нейросети; 4. Проведено обучение модели; 5. Предоставлены оценки результатов классификации Область применения результатов: Помощь врачам в классификации QRS-комплексов. Сфера применения: медицина, электрокардиография
Широков М. О. Повышение качества кластеризации QRS-комплексов с помощью вариационного автоэнкодера / М. О. Широков. - Иваново, 2024. - 53 с.