Классификация ритма сердца по коротким записям методами глубокого обучения

Цель: Разработка прототипа системы классификации ритма по коротким фрагментам записей электрокардиограммы (ЭКГ)

Описание проекта: Классификация ритма сердца по коротким записям нужна в большом количестве медицинских приложений: контроль состояния пациента в реанимации, управление кардиостимулятором, оценка здоровья по данным носимых устройств. Разработав хороший алгоритм классификации ритма сердца, мы сможем помочь в спасении жизни и здоровья пациентов, а также значительно улучшить качество жизни у людей преклонного возраста. Используя данные PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2017 классифицировать короткие записи ЭКГ на 4 типа, повторив 2-3 алгоритма из 10-ки победителей и провести качественный анализ результатов этих алгоритмов между собой. При желании проектной команды возможно объединение нескольких алгоритмов вместе для достижения лучшего результата через XGBoost.

Результат / Продукт: Стек алгоритмов машинного обучения для классификации ритма по коротким фрагментам записей электрокардиограммы (ЭКГ)  

Критерии приемки результата / «продукта»: Результат классификации в оригинальной метрике PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2017 для обучающей выборки не ниже 0.9 для двух алгоритмов из 10-ки победителей конкурса. Проведено качественное сравнение результатов между собой.

Организация заказчика: Лаборатория “Математического моделирования в физиологии и медицине с использованием суперкомпьютерных технологий” УрФУ

Контакты представителя заказчика: Ушенин Константин Сергеевич, +79041720484, vk.com/kostaNew, kostaNew@gmail.com