Применение методов глубокого обучения для классификации сердечных заболевания: Всесторонний обзор

Abstract

Сердечные заболевания являются одной из главных причин смерти по всему миру, и их своевременная диагностика и классификация имеют решающее значение для оказания эффективной медицинской помощи. В последние десятилетия методы глубокого обучения привлекли значительное внимание и стали мощным инструментом для автоматизированной классификации сердечных заболеваний на основе медицинских данных. В данной статье представлен всесторонний обзор применения методов глубокого обучения в задаче классификации сердечных заболеваний.

Мы начинаем с обзора основных концепций глубокого обучения и архитектур нейронных сетей, применяемых в этой области. Затем рассматривается вопрос сбора и предобработки медицинских данных, необходимых для обучения моделей. Далее основное внимание уделяется разнообразным методам классификации, с фокусом на успешных исследованиях и результатах, достигнутых в этой области.

Основываясь на обзоре литературы и результатов экспериментов, мы анализируем преимущества и ограничения применения глубокого обучения для классификации сердечных заболеваний. В заключении обсуждаются перспективные направления исследований и подчеркивается важность данной работы в контексте медицинской практики и диагностики. Этот обзор предоставляет всесторонний обзор текущего состояния и потенциала глубокого обучения в борьбе с сердечными заболеваниями, способствуя развитию более точных и автоматизированных методов диагностики и лечения.