Метод класифікації електрокардіограм із застосуванням спайкінгових нейронних мереж

Abstract

The article is devoted to the theoretical development of the ECG classification method using SNN for heart failure recognition. The introduction considers the relevance of the problem, the advantages of SNN over traditional networks, the goal of the study — creating a theoretical basis for an energy-efficient model — and the tasks, including the analysis of the foundations of SNN, ECG features and model architecture. The structure of the article covers the theoretical fundamentals, classification features, proposed architecture, analysis of advantages and conclusions. The section on the theoretical fundamentals of spiking neural networks describes biological models of neurons, such as Leaky integrate-and-fire mathematical modeling of spike dynamics through differential equations, liquid state machine network types. The Leaky integrate-and-fire model balances biological plausibility with computational efficiency, allowing processing of temporal ECG patterns with low power consumption. Features of ECG classification using spiking neural networks include signal structure analysis, noise, variability and real-time processing issues. Spiking neural networks can use different training approaches: STDP, gradient methods and approximation. This provides robustness to artifacts and high accuracy, as shown in the reviewed works. The proposed model architecture consists of three layers: input (ECG encoding into spikes using Leaky integrate-and-fire), reservoir (1000 neurons with recurrent connections and balance of excitatory/inhibitory synapses) and output (decoding for 5 classes through spike counting). The theoretical robustness analysis is based on dynamical systems, ensuring efficiency for wearable devices. The analysis of advantages highlights the energy efficiency and biomimicry of spiking neural networks compared to others, the challenges of computational complexity and prospects in clinical practice, including telemedicine and personalized diagnostics.Розроблено метод класифікації ЕКГ з використанням SNN для розпізнавання серцевої недостатності. Розглянуто актуальність проблеми, переваги SNN над традиційними мережами, аналіз основ SNN, особливостей ЕКГ та архітектури моделі. Метою дослідження є створення теоретичної бази для енергоефективної моделі. Структура статті охоплює теоретичні основи, особливості класифікації, запропоновану архітектуру, аналіз переваг та висновки. У розділі теоретичних основ спайкінгових нейронних мереж описуються біологічні моделі нейронів, такі як Leaky integrate-and-fire математичне моделювання динаміки спайків через диференціальні рівняння, типи мережі liquid state machine. Модель Leaky integrate-and-fire балансує біологічну правдоподібність з обчислювальною ефективністю, дозволяючи обробку темпоральних патернів ЕКГ з низьким енергоспоживанням. Особливості класифікації ЕКГ за допомогою спайкінгових нейронних мереж включають аналіз структури сигналу, проблеми шуму, варіабельності та реального часу обробки. Cпайкінгові нейронні мережі можуть використовувати різні підходи навчання: STDP, градієнтні методи та апроксимацію. Це забезпечує стійкість до артефактів та високу точність, як показано в розглянутих роботах. Запропонована архітектура моделі складається з трьох шарів: вхідного (кодування ЕКГ у спайки за допомогою Leaky integrate-and-fire), резервуарного (1000 нейронів з рекурентними зв’язками та балансом збуджувальних/гальмівних синапсів) та вихідного (декодування для 5 класів через підрахунок спайків). Теоретичний аналіз стійкості базується на динамічних системах, забезпечуючи ефективність для носимих пристроїв. Аналіз переваг підкреслює енергоефективність та біомімікрію спайкінгових нейронних мереж порівняно з іншими, виклики обчислювальної складності та перспективи в клінічній практиці, зокрема, в телемедицині та персоналізованій діагностиці.