Класифікація електрокардіограм як динамічного процесу на основі спайкінгової нейронної мережі

Abstract

У статті проведено аналіз методів класифікації електрокардіограм. Запропоновано метод динамічної класифікації електрокардіограм з використанням спайкінгових нейронних мереж. Обрано динамічні параметри, що є репрезентацією сигналу ЕКГ у часовий ряд. Ці параметри подаються на вхід спайкінгової нейронної мережі, що видає результат як для одиничного удару серця, так і для повного дослідження ЕКГ. Розроблена спайкінгова нейронна мережа має швидке навчання та використовує великі об'єми даних для навчання.The article analyzes the ECG classifying methods. A method of dynamic ECG classification using spiking neural networks is proposed. Dynamic parameters are ed, which are a representation of the ECG signal in a time series. These parameters are fed into the input of a spiking neural network, which outputs both a single heartbeat and a full ECG study. The developed spiking neural network has fast learning and uses large amounts of data for training.