DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Голиков, А. В. | - |
dc.date.accessioned | 2017-05-30T06:59:47Z | - |
dc.date.accessioned | 2017-07-17T12:16:32Z | - |
dc.date.available | 2017-05-30T06:59:47Z | - |
dc.date.available | 2017-07-17T12:16:32Z | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.citation | Голиков, А. В. Применение методов машинного обучения при диагностике заболеваний на основе данных ЭКГ / А. В. Голиков // Компьютерные системы и сети : материалы 53-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 2–6 мая 2017 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2017. – С. 27–28. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/13020 | - |
dc.description.abstract | Всем известно, что диагнозы сердечно-сосудистых заболеваний можно ставить по данным
электрокардиограмм. Однако, профессором, доктором медицинских наук В.М.Успенским предложен новый
метод диагностики, который позволяет диагностировать широкий спектр заболеваний внутренних органов по
ЭКГ. Выявлено, что различные расстройства вносят уникальные характеристики в ЭКГ-сигнал, а значит знаки
приращений интервалов и амплитуд последовательных кардиоциклов можно использовать для диагностики
информации о состоянии здоровья человека и наличии расстройств. Многие заболевания сказываются на
работе сердца задолго до проявления клинических симптомов, что позволяет использовать ЭКГ для ранней
диагностики. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
dc.subject | демодуляция сигнала | ru_RU |
dc.subject | дискретизация | ru_RU |
dc.title | Применение методов машинного обучения при диагностике заболеваний на основе данных ЭКГ | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 53-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2017)
|