No/VOL: 03/2025 Page no. 203
Authors: Maciej Gołgowski , Stanisław Osowski :
Title: Głęboki zespół CNN do wykrywania anomalii w ECG
Abstract: Artykuł przedstawia automatyczną metodę rozpoznania anomalii w sygnałach EKG. Jako anomalie rozważane są: arytmia i zastoinowa niewydolność serca na tle sygnałów reprezentujących stan normalny. Proponowane rozwiązanie stosuje ciągłą transformacje falkową, której wyniki w postaci obrazu podawane są na zespół głębokich klasyfikatorów CNN, odpowiedzialnych za rozpoznanie klasy. Badania eksperymentalne proponowanego systemu przeprowadzono na zbiorze danych EKG zaczerpniętych z bazy Complex Physiologic Signals PhysioNet. Wyniki eksperymentów wykazały wysoką efektywność zaproponowanego rozwiązania.
Key words: wykrywanie anomalii, transformacja falkowa, ECG, klasyfikacja, CNN, zespół klasyfikatorów