Предварительная обработка сигналов для мультимодальной классификации 12-канальных сигналов электрокардиограмм
Аннотация
Дата поступления статьи: 01.08.2024Автоматическая классификация сигналов электрокардиограмм позволит оказать своевременную медицинскую помощь пациентам при оказании первой медицинской помощи. Нейросетевые модели классификации сигналов электрокардиограмм, включающие в себя этап предварительной обработки сигналов, позволяют повысить точность отнесения электрокардиограмм к той или иной категории аритмий. В работе представлен вычислительный метод предварительной обработки сигналов электрокардиограмм, включающий в себя шумоподавление с использованием дискретного вейвлет-преобразования и выделение морфологических признаков методами частотного анализа. Результаты моделирования классификации 12-канальных сигналов электрокардиограмм с использованием этапа их предварительной обработки показали увеличение точности классификации на 23,2% по сравнению с классификацией без предварительной обработки сигнала.
Ключевые слова: классификация сигналов электрокардиограммы, нейронная сеть с долгосрочной короткой памятью, метаданные, предварительная обработка сигналов вейвлет-преобразование, спектральный анализ, PhysioNet Computing in Cardiology Challenge 2021
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
.