title: Disease diagnosis by ECG with use of machine learning algorithms
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Котина Елена Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kotina Elena Dmitrievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Губайдуллин Булат Альбертович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gubajdullin Bulat Albertovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Головкина Анна Геннадьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Golovkina Anna Gennadevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:51:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:51:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054745
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26512
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Цель исследования - реализовать алгоритм для диагностики заболеваний по электрокардиограмме с использованием методов машинного обучения. В данной работе рассмотрены алгоритмы фильтрации и детрендинга сигнала, описан процесс выделения значимых медицинских характеристик из очищенного кардиосигнала, а также продемонстрированы результаты диагностики инфаркта миокарда и аритмии. Научная новизна заключается в разработке диагностирующей системы, способной оказать значительную поддержку медработникам в процессе расшифровки электрокардиограммы, а значит существенно повысить эффективность работы системы здравоохранения.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The aim of this study is to implement an algorithm for diagnosing diseases by an electrocardiogram utilizing machine learning algorithms. We consider algorithms for filtering and detrending the signal, describe the process of extracting significant medical characteristics from the purified electrocardiac signal, and also show the results of the diagnosis of myocardial infarction and arrhythmia. Scientific novelty lies in the development of a diagnostic system that can provide significant support to medical workers in the process of decoding the electrocardiogram. By this, the efficiency of health care system can be significantly increased.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Кардиология
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: электрокардиограмма
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: диагностика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритмы фильтрации сигнала
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: характеристики ЭКГ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Cardiology
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: electrocardiogram
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: diagnostics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: signal filtering algorithms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ECG characteristics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Disease diagnosis by ECG with use of machine learning algorithms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Диагностика заболеваний по электрокардиограмме с использованием методов машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_GubajdullinBA.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26512/1/VKR_GubajdullinBA.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,26 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Gubajdullin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26512/2/reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Gubajdullin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 118,09 kB