| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Tehnike umetnega povečanja testnih podatkov za klasifikacijo EKG signalov
Avtorji:ID Lahovnik, Zala (Avtor)
ID Podgorelec, Vili (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Lahovnik_Zala_2025.pdf (3,49 MB)
MD5: C33EBF520663FF6BC3A829BF32B8ACBA
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Atrijska fibrilacija je ena najpogostejših in najnevarnejših srčnih aritmij, njena pravočasna identifikacija pa je ključna za preprečevanje resnih zapletov. Kljub razvoju metod strojnega učenja ostaja pomanjkanje kakovostnih in strokovno označenih EKG podatkov, ki jih je težko pridobiti brez kardioloških ekspertov, velik izziv. V zaključnem delu smo zato preučili tehnike umetnega povečanja testnih podatkov, pri katerih model med napovedovanjem obravnava več spremenjenih verzij istega signala. Z eksperimentom, ki je vključeval različne kompleksnosti modelov, pristope učenja in načine odločanja, smo pokazali, da tehnike umetnega povečanja testnih podatkov delno prispevajo k boljši napovedi.
Ključne besede:umetno povečanje testnih podatkov, EKG signali, klasifikacija
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[Z. Lahovnik]
Leto izida:2025
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (XIII, 81 str.))
PID:20.500.12556/DKUM-96080 Novo okno
UDK:004.8:616.12-037.7
COBISS.SI-ID:266983939 Novo okno
Datum objave v DKUM:22.12.2025
Število ogledov:111
Število prenosov:81
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:01.12.2025

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Test time augmentation for classification of ECG signals
Opis:Atrial fibrillation is one of the most common and dangerous cardiac arrhythmias, and its timely identification is key to protecting against serious complications. Despite the development of machine learning methods, the lack of high-quality and professionally labeled ECG data, which is difficult to obtain without cardiology experts, remains a major challenge. As part of our final work, we examined artificial augmentation techniques for test data, in which the model considers multiple modified versions of the same signal during prediction. With an experiment that included different model complexities, learning approaches, and decision-making methods, we showed that artificial augmentation techniques for test data partially contribute to better predictions.
Ključne besede:test time augmentation, ECG signals, classification


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici