Сегментация сигналов электрокардиограмм в задаче неконтролируемого построения словаря волн
Аннотация
В последние годы обработка естественного языка (NLP) стала мощным инструментом для анализа и обработки данных естественного языка, включая текст, речь и аудио. Однако методы NLP также были применены к не текстовым данным, таким как временные ряды данных в различных областях. В области медицины временные ряды в данных биомедицинских сигналов, таких как электрокардиограммы (ЭКГ), электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и электромиограммы (ЭМГ), предоставляют ценную информацию о физиологических процессах человеческого организма. Необходимым условием для использования таких передовых средств обработки биомедицинских сигналов является построение словаря волн, который послужит базой для дальнейшего анализа.
В данной магистерской работе мы исследуем возможности построения словаря волн биомедицинских сигналов электрокардиограммы, который в дальнейшем позволит применять методы NLP для обработки временных рядов биомедицинских сигналов. В частности, мы сосредоточимся на анализе структуры пиков и интервалов электрокардиограммы здоровых и больных аритмией и другими заболеваниями людей, средствами языка python и автоматизации этого процесса для извлечения значимой информации из биомедицинских временных рядов ЭКГ. Наша конечная цель – улучшение точности и эффективности обработки и анализа биомедицинских сигналов, что имеет важное значение как для клинической диагностики, так и для научных исследований. Решение этой задачи имеет большое практическое значение для различных областей, таких как медицина, биология и фармакология, где обработка и анализ временных рядов играют важную роль.
В данной магистерской работе мы исследуем возможности построения словаря волн биомедицинских сигналов электрокардиограммы, который в дальнейшем позволит применять методы NLP для обработки временных рядов биомедицинских сигналов. В частности, мы сосредоточимся на анализе структуры пиков и интервалов электрокардиограммы здоровых и больных аритмией и другими заболеваниями людей, средствами языка python и автоматизации этого процесса для извлечения значимой информации из биомедицинских временных рядов ЭКГ. Наша конечная цель – улучшение точности и эффективности обработки и анализа биомедицинских сигналов, что имеет важное значение как для клинической диагностики, так и для научных исследований. Решение этой задачи имеет большое практическое значение для различных областей, таких как медицина, биология и фармакология, где обработка и анализ временных рядов играют важную роль.