Курсовая работа: Построение нейронной сети для определения артериального давления по фотоплетизмограмме

Как известно, артериальное давление является одним из важнейших показателей здоровья человека. Для его определения существуют различные методы, в том числе исследования фотоплетизмограммы. Фотоплетизмограмма - это методикa, который позволяет измерить изменения объема крови в периферических сосудах, что в свою очередь может быть использовано для оценки артериального давления.

Для построения нейронной сети, способной определять артериальное давление по фотоплетизмограмме, необходимо провести обработку сигнала, как это описано в методическом пособии, в частности, в пункте 3.3. В этом разделе представлены основные шаги предобработки данных, а также способы извлечения признаков, необходимых для обучения нейронной сети.

Одним из ключевых этапов обработки сигнала является фильтрация и удаление шумов. На основе полученных данных необходимо провести анализ частотного спектра сигнала и применить соответствующие фильтры для удаления нежелательных помех. После этого следует перейти к выделению характеристик сигнала, таких как амплитуда, частота и длительность пульсов.

Далее, полученные признаки могут быть использованы для обучения нейронной сети. При этом важно правильно настроить гиперпараметры модели, чтобы достичь оптимальной точности предсказаний. В процессе обучения необходимо также провести кросс-валидацию и анализ результатов, чтобы избежать переобучения модели.

Итак, построение нейронной сети для определения артериального давления по фотоплетизмограмме является сложной задачей, требующей глубоких знаний в области обработки сигналов и машинного обучения. Однако при правильном подходе и тщательной настройке параметров модели такая система может быть очень эффективной в диагностике и контроле артериального давления у пациентов.