Виявлення супутніх аритмій на основі ЕКГ у хворих на Covid – 19 з використанням методів інтелектуального аналізу

Abstract

Актуальність. В сучасному світі будь-яка людина, яка зіштовхувалася з необхідністю викликати швидку допомогу, знає про необхідність зняття кардіограми для виключення проблем з сердцем. Але, при цьому, основна проблема залишається в тому, що не всі лікарі здатні "на око" виявити аритмію того, чи іншого виду, вірно її інтерпретувати та назначити відповідне лікування. Саме з цього випливає необхідність створення програмного продукту, який буде на базі результатів кардіограми пацієнта давати точний результат стосовно наявності аритмії та її виду, для постановки більш точного діагнозу. Об’єктом дослідження є методи і технології побудови нейронних мереж. Предметом дослідження є обробка результатів ЕКГ методами інтелектуального аналізу з метою виявлення аритмій. Мета магістерської роботи полягає в розробленні нейронної мережі для виявлення можливих аритмій і їх типів на базі аналізу результатів електрокардіограми. У першому розділі було проведено аналіз предметної області і виявлено основні теоретичні аспекти, які в подальшому стануть основою для розуміння процесів, що протікають в середині предметної області, яке, в свою чергу, допоможе при проектуванні і розробці програмного забезпечення в межах предметної області. У другому розділі автором представлено огляд інструментів розробки інформаційної системи виявлення супутніх аритмій на основі ЕКГ у хворих на Covid-19. У третьому розділі було проведено аналіз варіантів використання системи, спроектовано внутрішню структуру системи, проведено проектування будови нейронної мережі, яка є основною складовою частиною системи.