Штучна нейронна мережа для діагностування кардіопатологій

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота присвячена розробці та дослідженню пристрою для діагностики кардіопатологій із використанням штучної нейронної мережі. Актуальність теми обумовлена високим рівнем захворюваності на серцево-судинні хвороби, які залишаються провідною причиною смертності у світі. Надзвичайно важливо забезпечити раннє виявлення порушень серцевого ритму з метою своєчасного реагування та зменшення ризику ускладнень. У роботі виконано аналіз сучасних підходів до автоматизованої діагностики кардіологічних патологій та обґрунтовано вибір медико-технічного рішення. Розроблено пристрій на основі мікроконтролера ESP32 з використанням аналого цифрового перетворювача (АЦП) для реєстрації електрокардіографічного сигналу (ЕКГ). Передбачено підключення електродів до входу підсилювача біосигналів, а також OLED-дисплей для виведення результатів класифікації стану пацієнта. Реалізовано структурне моделювання апаратної частини, спроєктовано електричну схему ключових вузлів, обґрунтовано принципи обробки сигналу в реальному часі. Розроблене програмне забезпечення у середовищі Arduino IDE з використанням бібліотек для обробки сигналів і моделі машинного навчання, навченої в середовищі Python та оптимізованої для мікроконтролерів за допомогою TensorFlow Lite. Було реалізовано працездатний прототип системи, здатний в реальному часі аналізувати ЕКГ-сигнал, виконувати попередню діагностику типових порушень ритму (тахікардія, брадикардія, аритмія) та зберігати дані на носії або передавати їх через бездротовий інтерфейс. Результати можуть стати основою для впровадження в телемедичні системи та пристрої персонального моніторингу