Описание
Система интеллектуального анализа ЭКГ на базе нейросетевой модели машинного обучения представляет собой передовое решение для анализа электрокардиограмм с использованием эффективных алгоритмов обработки данных. Данная система предлагает разработанные компоненты для предобработки сигналов ЭКГ, загрузки наборов данных, создания классов Dataset для обучения моделей, а также классов EcgRecord для хранения записей.
Система поддерживает использование предобученных архитектур моделей, применяя более 500,000 записей ЭКГ, что обеспечивает высокую точность выявления патологий. В частности, доступны архитектуры, такие как ResNet и DenseNet, которые подходят для бинарной классификации различных заболеваний, включая мерцательную аритмию, блокаду первой степени и другие распространенные патологии.
Программное обеспечение совместимо с различными операционными системами, включая Windows и Linux, а также может быть использовано в облачных средах, таких как AWS и Google Cloud. Для работы необходимы библиотеки Python, включая numpy, wfdb и PyTorch, установленные через менеджеры пакетов, такие как pip.
Система предоставляет пользователям возможность загружать и хранить наборы данных ЭКГ в различных форматах, извлекая при этом метаинформацию о каждом сигнале, включая частоту, путь к файлу и возраст пациента. Также предусмотрены инструменты для построения и визуализации данных, что дает возможность проводить более глубокий анализ и сравнение результатов.
Применение системы актуально в области здравоохранения, особенно для исследователей и разработчиков, работающих с анализом кардио-данных. Инструмент будет полезен как в клинической практике, так и для научных исследований, направленных на развитие методов диагностики и лечения заболеваний сердца.
Одной из уникальных характеристик системы является возможность тонкой настройки предобученных моделей под собственные наборы данных, что позволяет улучшить качество классификации. Система включает модули для предобработки данных, таких как аугментация сигнала, что обеспечивает дополнительный уровень адаптации к специфике данных пользователя.
В дополнение, пользователи могут протестировать обученные модели, получая предсказания как для одной записи ЭКГ, так и для всех записей в директории, с возможностью указания частоты для записи в формате NPZ. Поддержка различных форматов данных и возможность масштабирования анализа создают гибкость для исследователей и медицинских учреждений.
Если вы обнаружили ошибку, пожалуйста, уведомите нас — выделите текст с ошибкой и нажмите клавиши Ctrl+Enter. Отключите блокировщик рекламы, если после нажатия комбинации кнопок не срабатывает всплывающее окно.
