Inventory number | IRN | Number of state registration | ||
---|---|---|---|---|
0323РК00094 | AP14969403-KC-23 | 0122РК00609 | ||
Document type | Terms of distribution | Availability of implementation | ||
Краткие сведения | Gratis | Number of implementation: 0 Not implemented |
||
Publications | ||||
Native publications: 0 | ||||
International publications: 1 | Publications Web of science: 0 | Publications Scopus: 0 | ||
Patents | Amount of funding | Code of the program | ||
0 | 7284400 | AP14969403 | ||
Name of work | ||||
Исследование методов прогнозирования инфаркта миокарда с использованием алгоритмов машинного обучения | ||||
Type of work | Source of funding | Report authors | ||
Applied | Алимбаева Жадыра Нурдаулетовна | |||
0
0
0
0
|
||||
Customer | МНВО РК | |||
Information on the executing organization | ||||
Short name of the ministry (establishment) | МНВО РК | |||
Full name of the service recipient | ||||
Некоммерческое акционерное общество "Казахский Национальный Исследовательский технический университет имени К.И. Сатпаева" | ||||
Abbreviated name of the service recipient | НАО «КазНИТУ им. К.И. Сатпаева» | |||
Abstract | ||||
Методы обработки кардиографической информации для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, методы подготовки исходных данных, алгоритмы машинного обучения Жүрек қантамырлары ауруын диагностикалау үшін кардиографиялық ақпаратты өңдеу әдістері, бастапқы деректерді дайындау әдістері, машиналық оқыту алгоритмдері Повышение точности средств обработки кардиографической информации на основе машинного обучения, для диагностики инфаркта миокарда Миокард инфарктісін диагностикалау үшін машиналық оқыту негізінде кардиографиялық ақпаратты өңдеу құралдарының дәлдігін арттыру Метод машинного обучения, методы обработки кардиологической информации, методы определения состояния сердечно сосудистых заболевании Машиналық оқытуды әдістері, кардиологиялық аққпаратты өңдеу тәсілдері, жүрек қантамырлары ауруларының белгілерін анықтау әдістері Предложен метод нейронного анализа электрокардиосигналов для диагностики инфаркта миокарда, основанный на совместном анализе прямых и реципроктных признаков инфаркта миокарда, материал опубликован на международной конференции, который индексируется в базе данных Scopus, WOS Электрокардиографиялық мәліметтерді нейрондық желілерді пайдалана отырып талдау барысында, миокард инфарктісінің тікелей және кері белгілерін бірлесіп талдауға негізделген миокард инфарктісін диагностикалауға арналған нейрондық талдау әдісі құрастырылып,материал Scopus, WOS деректер базасында индекстелетін халықаралық конференцияда жарияланды Известно, что эффективный мониторинг работы сердца позволяют повысить качество диагностики и лечения, предупредить заболевание и снизить заболеваемость, что несет за собой значительный экономический эффект как для социума, так и для государства в целом. Поэтому, результаты настоящего проекта представляют практический интерес для Казахстана. Ожидаемый социальный и экономический эффект от результатов проекта очень высокий, так как в первую очередь снизится уровень заболеваемости системы кровообращения по всем возрастным категориям. Снижение заболеваемости безусловно влечет за собой колоссальный прямой и косвенный экономический эффект для страны. Жүрек жұмысының тиімді мониторингі диагностика мен емдеудің сапасын арттыруға, аурудың алдын алуға және ауруды азайтуға мүмкіндік беретіні белгілі, бұл қоғам үшін де, жалпы мемлекет үшін де айтарлықтай экономикалық әсер етеді. Сондықтан, осы жобаның нәтижелері Қазақстан үшін практикалық қызығушылық тудырады. Жоба нәтижелерінің күтілетін әлеуметтік және экономикалық әсері өте жоғары, өйткені бірінші кезекте барлық жас санаттары бойынша қан айналымы жүйесінің сырқаттану деңгейі төмендейді. Аурудың төмендеуі, әрине, ел үшін орасан зор тікелей және жанама экономикалық әсерге әкеледі. Результаты исследования можно применить после полного окончания работы. На данном этапе мы сформулировали алгоритм действии выявления болезней сердца с помощью нейронных сетей Зерттеу нәтижелерін жұмыс аяқталғаннан кейін қолдануға болады. Бұл кезеңде біз нейрондық желілер арқылы жүрек ауруларын анықтау әрекеттерінің алгоритмін құрастырдық Предложенные методики обработки кардиографической информации могут быть использованы при построении новых средств кардиодиагностики. Реализация этого проекта будет способствовать повышению качества и точности диагностики болезней сердца Ұсынылған кардиографиялық ақпаратты өңдеу әдістерін кардиодиагностиканың жаңа құралдарын құру кезінде қолдануға болады. Бұл жобаны жүзеге асыру жүрек ауруларын диагностикалаудың сапасы мен дәлдігін арттыруға ықпал етеді Результаты проекта прямо направлены на цифровизацию здравоохранения, в частности сердечно-сосудистой медицины Жобаның нәтижелері денсаулық сақтауды, атап айтқанда жүрек-қан тамырлары медицинасын цифрландыруға тікелей бағытталған |
||||
UDC indices | ||||
59.14.21 | ||||
International classifier codes | ||||
59.14.21; | ||||
Key words in Russian | ||||
информационные технологии; Модели машинного обучения; приборостроение; искусственный интеллект; обработка сигнала; | ||||
Key words in Kazakh | ||||
Ақпараттық жүйелер; Машиналық оқытудың модельдері; Аспап жасау; Жасанды интеллект; Сигналдарды өңдеу; | ||||
Head of the organization | Кульдеев Ержан Итеменович | Кандидат геолого-минералогических наук / Профессор | ||
Head of work | Алимбаева Жадыра Нурдаулетовна | Доктор PhD / нет |