Методи машинного навчання для класифікації електрокардіосигналів за ритмічними та морфологічними ознаками
У статті представлено експериментальне дослідження ефективності методів машинного навчання для класифікації електрокардіосигналів за ритмічними та морфологічними ознаками з використанням інформаційної технології на основі математичного апарату циклічних випадкових процесів. Розглянуто проблему автоматизованого виявлення передсердних аритмій, зокрема фібриляції та тріпотіння передсердь, які характеризуються комплексними змінами як у морфології зубців ЕКС, так і в часових інтервалах серцевих циклів.