Аналіз сигналів електрокардіограми (ЕКГ) є важливим завданням для збереження та покращання людського життя, оскільки основною причиною смерті є хвороби серця та їх наслідки. У багатьох випадках рання діагностика таких проблем може врятувати і продовжити життя. У даній роботі розроблено підхід до виявлення фібриляції передсердь у реальному часі, яка є загальною серцевою аритмією. Її складно діагностувати, особливо на ранній стадії і тож потрібне автоматичне та неінвазивне ефективне виявлення в реальному часі, щоб допомогти діагностувати такий тип проблем на ранніх термінах. Своєчасне медичне втручання може врятувати життя. ЕКГ як запис електричної активності серця широко використовується для виявлення різних серцевих вад. У той же час аритмію важко виявити через її нерегулярність, а також через те, що ефективність моделей виявлення залежить від якості даних та проаналізованих характеристик. Дослідження базується на наборі даних PhysioNet Computing in Cardiology Challenge 2017. Він містить 8528 записів ЕКГ з одним відведенням серцевих ритмів (9 - 61 с.). Запропонований метод та натренована математична модель досягають кращих результатів, ніж відомі, водночас, модель є простішою і, отже, менш енергоємною, щоб бути реалізованою у вбудованому пристрої.

• Яворський Антон Іванович (географічні науки)
• Яворський Андрій Михайлович (медичні науки)
• Яворський Андрій Андрійович (педагогічні науки)
• Яворський Андрій Вікторович (технічні науки)
• Яворський Андрій Васильович (технічні науки)
• Яворський Аркадій Іванович (державне управління)
• Яворський Андрій Іванович (фізичне виховання та спорт)
• Яворський Андрій Юрійович (філологічні науки)
• Яворський Андрій Анатолійович (історичні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"