tgoop.com/tsu_science/38
Last Update:
Аспирант ТГУ «научит» нейросети распознавать болезни по ЭКГ📈 📉
О медицине и новых технологиях
В медицине используется огромное количество данных, анализ которых может повысить качество лечения. Например, уже есть примеры успешного применения методов машинного обучения для обнаружения конкретного заболевания или класса болезней.
Но есть две сложности. Во-первых, значительная часть данных находится в аналоговом виде — что затрудняет полноценный анализ. Во-вторых, отсутствует универсальный способ обнаружения широкого спектра заболеваний. Для создания такого алгоритма требуется огромная обучающая выборка, которая будет иметь большое количество паттернов — повторяющихся элементов, характерных для каждого класса заболевания.
Аспирант ИПМКН ТГУ Владимир Андрющенко в своём проекте как раз разбирается с подобными трудностями.
О проекте
Владимир учит нейросети определять и прогнозировать изменение состояния пациента по медицинским сигналам. В его проекте — два направления работы. Во-первых, нужно собрать библиотеку данных с результатами ЭКГ. Наряду с паттернами, которые регистрируются при разных болезнях, в библиотеку будет включён большой массив результатов ЭКГ, полученных при обследовании здоровых людей.
Во-вторых, необходимо создать алгоритмы обучения компьютерной модели для классификации ЭКГ-сигналов, позволяющие построить эффективную нейросеть, избегая её чрезмерной сложности. В задачи также входит разработка методики выделения паттернов электрических сигналов сердца здорового и больного человека.
Таким образом, модель «натренируется» на обучающей выборке, собранной аспирантом, и научится различать норму и патологию.
О результатах проекта
Новый IT-продукт будет служить вспомогательным инструментом диагностики. Он поможет быстро и точно оценивать результаты ЭКГ, снижая вероятность ошибок, которые порой происходят из-за перегруженности специалистов.
→источник
BY Science Works | О науке в ТГУ
Share with your friend now:
tgoop.com/tsu_science/38