Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54863
Title: Автоматическая диагностика сердечной аритмии во встроенных системах
Other Titles: Automatic diagnostics of cardiac arrhythmia in embedded systems
Authors: Реджепов, В. А.
Перцев, Д. Ю.
Keywords: материалы конференций;информационные технологии;цифровая обработка сигналов;TinyML;системы мониторинга
Issue Date: 2024
Publisher: БГУИР
Citation: Реджепов, В. А. Автоматическая диагностика сердечной аритмии во встроенных системах = Automatic diagnostics of cardiac arrhythmia in embedded systems / В. А. Реджепов, Д. Ю. Перцев // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей X Международной научно-практической конференции, Минск, 13 марта 2024 г. : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2024. – С. 290–300.
Abstract: Техническое развитие носимых устройств привело к появлению простых и компактных встраиваемых систем мониторинга ЭКГ. При этом анализ результата является одним из ключевых показателей эффективности для коммерческих систем мониторинга. Это связано с тем, что классификация, как один из элементов анализа, позволяет идентифицировать аномальный сигнал ЭКГ и, следовательно, предложить соответствующее лечение. Поскольку для этого необходимы вычислительные мощности, обычно рассматривается клиент-серверный подход. Это означает, что встраиваемая система является лишь системой записи и хранения данных в традиционной системе мониторинга ЭКГ. Однако для обеспечения диагностики в режиме реального времени была введена необходимость классификации ЭКГ во встроенных системах. В данной статье рассматриваются существующие методы автоматической диагностики сердечных аритмий и предлагается решение для идентификации сердечной аритмии во встроенных системах.
Alternative abstract: The technological development of wearable devices has led to the emergence of simple and compact embedded ECG monitoring systems. At the same time, result analysis is one of the key performance indicators for commercial monitoring systems. This is because classification, as one element of the analysis, makes it possible to identify an abnormal ECG signal and therefore propose appropriate treatment. Since this requires computing power, a client-server approach is usually considered. This means that the embedded system is only a data recording and storage system in a traditional ECG monitoring system. However, to enable real-time diagnosis, the need for ECG classification in embedded systems has been introduced. This paper reviews existing methods for automatic diagnosis of cardiac arrhythmias and proposes a solution for identifying cardiac arrhythmias in embedded systems.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54863
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2024)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Redzhepov_Automatic_diagnostics.pdf1.66 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.