| Форма представления | Тезисы и материалы конференций в российских журналах и сборниках |
| Год публикации | 2025 |
| Язык | русский |
|
Мосин Сергей Геннадьевич, автор
|
|
Зиастинов Алмаз Рафикович, автор
|
| Библиографическое описание на языке оригинала |
Зиастинов А.Р., Мосин С.Г. Выделение характерных параметров ЭКГ-сигнала для диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы методами ИИ // Современные технологии в науке и образовании – СТНО-2025 [текст]: сб. тр. VIII междунар. науч.-техн. форума: в 10 т. Т.5./ под общ. ред. О.В. Миловзорова. – Рязань: Рязан. гос. радиотехн. ун-т, 2025. С. 10–14. |
| Аннотация |
Современные технологии в науке и образовании – СТНО-2025 [текст]: сб. тр. VIII междунар. науч.-техн. форума: в 10 т. Т.5./ под общ. ред. О.В. Миловзорова |
| Ключевые слова |
Заболевания сердечно-сосудистой системы, диагностика заболеваний, ЭКГ-сигналы, методы ИИ, сверточные нейронные сети, CNN, PTB-XL dataset |
| Название журнала |
Современные технологии в науке и образовании – СТНО-2025 [текст]: сб. тр. VIII междунар. науч.-техн. форума: в 10 т. Т.5./ под общ. ред. О.В. Миловзорова
|
| Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=314548 |
Полная запись метаданных  |
| Поле DC |
Значение |
Язык |
| dc.contributor.author |
Мосин Сергей Геннадьевич |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Зиастинов Алмаз Рафикович |
ru_RU |
| dc.date.accessioned |
2025-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.available |
2025-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.issued |
2025 |
ru_RU |
| dc.identifier.citation |
Зиастинов А.Р., Мосин С.Г. Выделение характерных параметров ЭКГ-сигнала для диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы методами ИИ // Современные технологии в науке и образовании – СТНО-2025 [текст]: сб. тр. VIII междунар. науч.-техн. форума: в 10 т. Т.5./ под общ. ред. О.В. Миловзорова. – Рязань: Рязан. гос. радиотехн. ун-т, 2025. С. 10–14. |
ru_RU |
| dc.identifier.uri |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=314548 |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Современные технологии в науке и образовании – СТНО-2025 [текст]: сб. тр. VIII междунар. науч.-техн. форума: в 10 т. Т.5./ под общ. ред. О.В. Миловзорова |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Рассмотрены методы автоматического анализа ЭКГ-сигналов для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний с использованием сверточных нейронных сетей (CNN). Разработана архитектура CNN, адаптированная для обработки многомерных временных рядов ЭКГ. Проведено обучение модели на наборе данных PTB-XL, включающем 21 837 клинических записей. Наилучшие результаты показали конфигурации с пятью сверточными слоями и функцией активации ReLU, достигнув точности 94%. Предложены рекомендации по улучшению модели за счет применения модифицированных архитектур, таких как ResNet и DenseNet.
Ключевые слова: ЭКГ-сигналы, искусственный интеллект, сверточные нейронные сети, диагностика заболеваний, машинное обучение. |
ru_RU |
| dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
| dc.subject |
Заболевания сердечно-сосудистой системы |
ru_RU |
| dc.subject |
диагностика заболеваний |
ru_RU |
| dc.subject |
ЭКГ-сигналы |
ru_RU |
| dc.subject |
методы ИИ |
ru_RU |
| dc.subject |
сверточные нейронные сети |
ru_RU |
| dc.subject |
CNN |
ru_RU |
| dc.subject |
PTB-XL dataset |
ru_RU |
| dc.title |
Выделение характерных параметров ЭКГ-сигнала для диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы методами ИИ |
ru_RU |
| dc.type |
Тезисы и материалы конференций в российских журналах и сборниках |
ru_RU |
|
EN 
中文 
ES 
Карта сайта
