Анализ биомедицинских изображений в кардиологии на основе машинного обучения

Аннотация

В данной работе представлен метод разработки автоматического анализа биомедицинских изображений, способного помочь врачам в обработке данных, которые требуют длительные временные затраты на обработку изображений. Решение позволит диагностировать заболевания, в том числе в стадии развития болезни, и определять состояния человека, например наличие физической нагрузки в настоящее время. Целью этого исследования было разработать новый эффективный метод обнаружения аритмии с использованием сегментов изображений сигналов ЭКГ. На первом этапе происходит обработка изображений, для выявления шумов на изображении, выделяются категории данных. На второй стадии – выявление нормы, отклонение от нормы и критическое отклонение от нормы, что позволит предсказывать ранее развитие болезни и выявление заболеваний у пациентов.