Полное описание

Ермоленко, Татьяна Владимировна. Классификация аномалий сердцебиения с помощью глубокого обучения = Classification of heart abnormalities using deep learning / Т. В. Ермоленко, Д. В. Ролик. - Текст : непосредственный // Проблемы искусственного интеллекта = Problems of Artificial Intelligence : международный рецензируемый научно-теоретический журнал. - 2022. - N 1. - С. 40-53. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2413-7383.

ГРНТИ	УДК
28.23.35	004.891.3-049.8
28.23.35	004.85-049.8
76.03.59	61:004.8

Рубрики:
Экспертные системы -- Применение
Машинное обучение -- Применение
Искусственный интеллект -- Применение в медицине

Кл.слова (ненормированные): сверточные нейронные сети -- скейлограмма -- энтропийный критерий -- вейвлет-фильтры -- фонокардиографические сигналы
Аннотация: В статье рассматривается задача диагностики сердечных заболеваний по изображению скейлограмм фонокардиографических сигналов с помощью сверточных нейронных сетей. Проведены исследования информативности вейвлет-базисов по энтропийному критерию, а также эффективности использования сетей различных архитектур для разработки диагностических кардиологических систем. Наибольшую информативность среди исследуемых базисов показал вейвлет Морле, в качестве базовой модели классификации аномалий сердцебиения целесообразно использовать InceptionV3.
Доп. точки доступа:
Ролик, Д.В.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -569308-143531)

Шифр в сводном ЭК: 8b5626d36e989c329275152b1a7fdc7a

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽