Ispitivanje utjecaja hiperparametara dubokih neuronskih mreža na učinkovitost klasifikacije poremećaja iz 12-kanalnog elektrokardiograma (CROSBI ID 442335)
Ocjenski rad | sveučilišni preddiplomski završni rad
Podaci o odgovornosti
Matjanec, Marin
Jović, Alan
hrvatski
Ispitivanje utjecaja hiperparametara dubokih neuronskih mreža na učinkovitost klasifikacije poremećaja iz 12-kanalnog elektrokardiograma
Kardiovaskularne bolesti pripadaju najopasnijim bolestima s kojima se ljudi susreću. Elektrokardiogram najbitniji je nalaz kod svih kardioloških pregleda. Analiza EKG-a problem je koji se može primijeniti u računarstvu koristeći umjetnu inteligenciju, a kao najbolja metoda pokazale su se duboke neuronske mreže. U ovom radu provedeno je istraživanje nekih od najbitnijih hiperparametara dubokih neuronskih mreža, te njihov utjecaj na uspješnost klasifikacije oboljenja iz zapisa EKG-a. Kroz istraživanje točnost početnog modela na skupu za validaciju poboljšana je za 6, 3%, a na skupu za testiranje za 5%. Osim analize, kao rezultat ovog rada napravljena je i aplikacija koja korisnicima nudi učitavanje zapisa, njihovo učenje ili testiranje te ispis rezultata.
Elektrokardiogram, srce, duboka neuronska mreža, hiperparametar, konvolucijski sloj, sloj s dugim kratokročnim pamćenjem
nije evidentirano
engleski
Evaluating the Influence of Deep Neural Network Hyperparameters on Disorder Classification Efficiency from 12-Channel Electrocardiogram
nije evidentirano
Electrocardiogram, heart, deep neural network, hyperparameter, convolutional layer, long short term memory layer
nije evidentirano
Podaci o izdanju
41
05.07.2021.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb