HEART RATE VARIABILITY ANALYSIS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
ID елемента: 22597
2026/05/05
Цитування
eNUPPIR (). HEART RATE VARIABILITY ANALYSIS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22597
eNUPPIR. "HEART RATE VARIABILITY ANALYSIS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS." Web. . <https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22597>.
eNUPPIR. "HEART RATE VARIABILITY ANALYSIS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS." Accessed . https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22597.
Скопійовано в буфер обміну
Властивості
Назва
Англійська
HEART RATE VARIABILITY ANALYSIS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Російська
.
Українська
АНАЛІЗ ВАРІАБЕЛЬНОСТІ СЕРЦЕВОГО РИТМУ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
Опис
Англійська
The article provides a brief review and analysis of existing algorithms and software implementations of diagnostic systems for assessing heart rate variability, based on machine learning methods. The advantages of using an artificial neural network to classify types of electrocardiographic signals are presented, which improves the efficiency and quality of functional diagnostics of cardiac activity. To identify the most effective option for constructing neural network blocks for the hardware-software complex for analyzing heart rate variability, several options for implementing the construction of a neural network have been proposed. An analysis of methods and algorithms for morphological analysis of an electrocardiogram is carried out and the main stages of designing an artificial neural network as a classifier for pattern recognition such as RR intervals are given.
Російська
106-109
Українська
У статті проведено стислий огляд та аналіз існуючих алгоритмів і програмних реалізацій діагностичних систем оцінки варіабельності серцевого ритму, що засновані на методах машинного навчання. Наведено переваги використання штучної нейронної мережі для класифікації типів електрокардіографічних сигналів, що забезпечує підвищення ефективності та якості функціональної діагностики серцевої діяльності. З метою виявлення найбільш ефективного варіанта побудови нейромережевих блоків для апаратно-програмного комплексу аналізу варіабельності серцевого ритму запропоновано декілька варіантів реалізації побудови нейронної мережі. Здійснено аналіз методів та алгоритмів морфологічного аналізу електрокардіограми та наведено основні етапи проектування штучної нейронної мережі у якості класифікатору розпізнавання образів - RR-інтервалів.
Автор
Українська
Krylova, Viktoriia
Українська
Ivashko, Andrey
Українська
Petrenko, Oleh
Тематика
Англійська
neuron
Англійська
machine learning
Англійська
heart rate variability
Англійська
diagnosis of heart disease
Англійська
RR interval
Російська
23
Українська
нейрона мережа
Українська
машинне навчання
Українська
варіабельність серцевого ритму
Українська
діагностика серцевих захворювань
Українська
RR інтервал
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3279
10.26906/SUNZ.2024.1.109
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 1 No. 75 (2024): Control, Navigation and Communication Systems; 109-114
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 1 № 75 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 109-114
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 1 № 75 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 109-114
2073-7394
10.26906/SUNZ.2024.1
2024. №1 (75)
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3279/2701
Права
Українська
Авторське право (c) 2024 Viktoriia Krylova, Andrey Ivashko, Oleh Petrenko
Інформація про метадані
Створено
2026-5-5 12:56
Остання зміна
2026-5-5 12:56
ID елемента
#22597