Zaznavanje srčnih aritmij z globokimi nevronskimi mrežamiMlakar, Nejc (Avtor) Brodnik, Andrej (Mentor) Žibert, Janez (Komentor) globoko učenjenevronske mrežeQRS komplekssrčne aritmijeVsaka četrta smrt v Ameriki je posledica različnih vrst bolezni srca. Te bolezni v večini povzroči nepravilno prehranjevanje, pomanjkanje gibanja ali starost. Nekatere od teh bolezni pa so lahko tudi prirojene. Da zdravniki vidijo, ali je s srcem bolnika kaj narobe, morajo pregledati EKG signal, ki ga srce oddaja. EKG signali se razlikujejo po številu sledi, ki jih vsebujejo, sledi pa določajo, na keterih delih telesa se je meril EKG signal. Značilnosti EKG signala so QRS kompleksi ali tako imenovani vrhovi. Značilnice QRS kompleksov so oblika, število pojavitev ter razdalja od prejšnjega QRS kompleksa. Vse te značilnice nam lahko povedo, za kakšno vrsto bolezni srca gre. Največja težava je v tem, da so si QRS kompleksi zelo podobni med seboj, kar lahko privede do napačne diagnoze in zdravljenja bolnika. Cilj te diplomske naloge pa je, da bi s pomočjo strojnega učenja lažje, hitreje in bolj natančno določili za kakšno vrsto aritmije gre, kar bi lahko zdravnikom olajšalo delo. Za dosego cilja smo uporabili podatkovno zbirko, ki je vsebovala označen enodimenzionalni EKG signal 24 pacientov. Podatke smo razdelili na tri medsebojno izklučujoče množice (učno, validacijsko in testno), kot je v skladu s standardi. Globoka nevronska mreža je nato na testnih primerih poskušala napovedati, za kakšno vrsto bolezni gre. Ker je za nekatere bolezni premalo podatkov, je bil naš cilj kar se da pravilno klasificirati bolezni, za katere smo imeli dovolj podatkov. Globoka nevronska mreža je tako poskušala napovedati deset različnih vrst aritmij, pri čemer jih je pravilno klasificirala v 91,5 % primerov.20192019-09-13 12:40:12Diplomsko delo/naloga110313sl