Дослідження і класифікація електрофізіологічних сигналів за допомогою машинного навчання

Abstract

Об’єкт дослідження – завдання класифікації біоелектричних сигналів. Мета роботи – застосування нейронних мереж та методу мультифрактального флуктуаційного аналізу для дослідження та класифікації біоелектричних сигналів. Методи дослідження – метод мультифрактального флуктуаційного аналізу (МФДФА) для аналізу даних та згорткові нейронні мережі (CNN) для класифікації. Результати експерименту демонструють, що обраний метод класифікації виявився досить точним і на тренувальному, і на тестовому наборах даних. Використання мультифрактальних характеристик у контексті дослідження біоелектричних сигналів могло б допомогти відділити корисну інформацію від шуму та покращити точність класифікації. Висновки з цієї роботи можуть бути використані для виявлення відхилень та для класифікації біоелектричних сигналів із застосуванням машинного навчання