ТЕРЕҢ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІН ҚОЛДАНУ АРҚЫЛЫ ЖҮРЕК ПАТОЛОГИЯСЫН АНЫҚТАУ - Абдыкеримова, Ләззат; Мурзабеоква, Гульден; Омарова , Гульмира; Ақзуллақызы , Ләззат; Мусагулова , Гулнур (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2023)
В современной медицине активно развивается новая отрасль обработки и анализа визуальных данных – радиомуниципалитет – компьютерная технология, позволяющая проводить углубленный анализ медицинских изображений, таких как компьютерная томография (КТ), магнитно-резонансная томография (МРТ), рентгенография грудной клетки (CXR), электрокардиография и электрокардиография и др. Такой подход позволяет извлекать из сигналов количественные структурные особенности и выделять информативные признаки для характеристики сердечной патологии, обеспечивая персонализированный подход к диагностике и лечению. Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются одной из ведущих причин смертности во всем мире, поэтому раннее выявление и улучшение результатов имеют решающее значение. Этот эксперимент направлен на повышение точности алгоритмов глубокого обучения для выявления сердечно-сосудистых заболеваний. Для достижения цели были рассмотрены методы глубокого обучения, применяемые к анализу кардиограмм. Для решения поставленных в работе задач было использовано данные 50 пациентов, классифицированных по трем показателям из базы данных MIT-Bih Arythmia: 13 аномальных, 24 без биений и 1 здоровый параметр.