МЕТОД КЛАСИФІКАЦІЇ ЕЛЕКТРОКАРДІОГРАМ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ СПАЙКІНГОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ - Милосердов, Д. А.; Колесницький, О. К. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
Розроблено метод класифікації ЕКГ з використанням SNN для розпізнавання серцевої недостатності. Розглянуто актуальність проблеми, переваги SNN над традиційними мережами, аналіз основ SNN, особливостей ЕКГ та архітектури моделі. Метою дослідження є створення теоретичної бази для енергоефективної моделі. Структура статті охоплює теоретичні основи, особливості класифікації, запропоновану архітектуру, аналіз переваг та висновки. У розділі теоретичних основ спайкінгових нейронних мереж описуються біологічні моделі нейронів, такі як Leaky integrate-and-fire математичне моделювання динаміки спайків через диференціальні рівняння, типи мережі liquid state machine. Модель Leaky integrate-and-fire балансує біологічну правдоподібність з обчислювальною ефективністю, дозволяючи обробку темпоральних патернів ЕКГ з низьким енергоспоживанням. Особливості класифікації ЕКГ за допомогою спайкінгових нейронних мереж включають аналіз структури сигналу, проблеми шуму, варіабельності та реального часу обробки. Cпайкінгові нейронні мережі можуть використовувати різні підходи навчання: STDP, градієнтні методи та апроксимацію. Це забезпечує стійкість до артефактів та високу точність, як показано в розглянутих роботах. Запропонована архітектура моделі складається з трьох шарів: вхідного (кодування ЕКГ у спайки за допомогою Leaky integrate-and-fire), резервуарного (1000 нейронів з рекурентними зв’язками та балансом збуджувальних/гальмівних синапсів) та вихідного (декодування для 5 класів через підрахунок спайків). Теоретичний аналіз стійкості базується на динамічних системах, забезпечуючи ефективність для носимих пристроїв. Аналіз переваг підкреслює енергоефективність та біомімікрію спайкінгових нейронних мереж порівняно з іншими, виклики обчислювальної складності та перспективи в клінічній практиці, зокрема, в телемедицині та персоналізованій діагностиці.