В данной работе были рассмотрены разные модели нейронных сетей для расшифровки электрокардиограмм, проанализирована эффективность каждой из них по отдельности, проведено сравнение моделей нейронных сетей между собой. В результате были выделены плюсы и минусы каждой нейронной сети отдельно и определена наиболее эффективная.

In this work considered the problem of decoding electrocardiograms. The aim of the work is to analyze different types of neural network models for decoding electrocardiograms, compare models with each other in order to determine the most effective one.

• Введение
• 1 Диагностика заболеваний сердца по электрокардиограммам
  • 1.1 Характеристики электрокардиограмм
  • 1.2 Диагностические признаки заболевания по электрокардиограмме
  • 1.3 Преимущество использования методов машинного обучения
• 2 Модель на основе решающих деревьев и случайных лесов
  • 2.1 Описание метода
  • 2.2 Анализ программы модели нейронной сети
  • 2.3 Результат работы модели
• 3 Модель на основе метода опорных векторов
  • 3.1 Описание метода
  • 3.1 Анализ программы модели нейронной сети на основе метода
  • опорных векторов
  • 3.3 Результат работы модели
    • 3.3.1 Маркированные данные
    • 3.3.2 Немаркированные данные
• 4 Модель нейронной сети с долгой краткосрочной памятью
  • 4.1 Описание метода
  • 4.2 Анализ программы модели нейронной сети долгой краткосрочной
  • памятью
  • 4.3 Результат работы модели
• 5 Сравнение моделей нейронных сетей
  • 5.1 Сравнение функционала
  • 5.2 Сравнение данных
  • 5.3 Сравнение результатов работы
• Заключение
• Список литературы