В разработке использовалась база сигналов кардиограмм PhysioNet Computing in Cardiology Challenge, сообщили в региональном правительстве. Создателями выступили заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ Павел Ляхов, научные сотрудники Ульяна Ляхова и Мария Киладзе.
«Мы разработали новую архитектуру с передовой рекуррентной структурой нейронной сети. Для более точной интерпретации сигналов мы используем предварительную цифровую обработку данных с помощью цифровых фильтров, спектрального анализа и некоторых других методов. Благодаря этому нам удалось существенно снизить шумы различной природы, искажающие сигнал электрокардиограммы. В результате мы смогли повысить точность интерпретации данных до 87,5 процента», — рассказал руководитель проекта Павел Ляхов.
Показатель у зарубежных аналогов составляет 79–83 процента. Исследования проводили при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Совета по грантам при Президенте РФ.