Разработка систем глубокого обучения для обнаружения Covid-19 на основе сигналов ЭКГ

Abstract

В данной работе исследуется эффективность использования методов искусственного интеллекта и машинного обучения в диагностике Covid-19 на основе изображений ЭКГ, которые можно получить легко, быстро и дешево. В ходе исследования были разработаны четыре системы, в которых используются различные элементы и этапы для достижения модели с максимальной эффективностью и точностью. Система в четвертом проведенном эксперименте доказала свое превосходство над всеми аналогичными системами, разработанными и опубликованными в научных статьях, особенно при решении задач мульти-классификации.

This work studies the effectiveness of using artificial intelligence and machine learning methods in diagnosing Covid-19 based on ECG images, which can be obtained easily, quickly and cheaply. In the research, four systems have been developed in which different elements and steps are used to achieve the model with maximum efficiency and accuracy. The system in the fourth conducted experiment proved its superiority over all similar systems developed and published in scientific papers, especially when solving multi-classification problems.