Модель глубокого обучения для автоматизированной интерпретации медицинских электрофизиологических данных

Статья посвящена разработке нейросетевой модели для автоматизированного анализа медицинских данных в области электрофизиологии на основе методов глубокого обучения. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в повышении объективности, скорости и точности обработки сложных пространственно-временных сигналов, таких как ЭКГ или ЭЭГ. В качестве инструмента анализа были использованы сверточные нейронные сети (CNN), позволяющие извлекать пространственные особенности, и временные сверточные нейронные сети (TCN), специализирующиеся на выявлении временных зависимостей. Интеграция этих архитектур позволила выявить и обобщить сложные паттерны в сигналах и, впоследствии, классифицировать их с высокой точностью. В работе представлена архитектура предложенной гибридной нейросетевой модели, разработанной для обработки временных рядов, и приведено обоснование выбора ключевых гиперпараметров. Для оптимизации модели реализована стратегия адаптивного изменения скорости обучения на основе значения функции потерь на валидационном наборе данных. Реализован механизм ранней остановки обучения для предотвращения избыточных вычислений и осуществления контроля переобучения в случае отсутствия уменьшения значения ошибки на валидационных данных в течение заданного количества эпох. При обучении после каждой эпохи фиксировались параметры модели, включая номер эпохи, значение функции потерь и параметры оптимизатора, что позволяет восстанавливать обучение с любой эпохи, а также детально проанализировать поведение модели на различных стадиях обучения. Применение разработанной модели анализа дает возможность произвести более глубокие исследования электрофизиологических данных, что повышает объективность диагностики. Представленные в работе методы могут быть масштабированы на другие типы биомедицинских данных. Практическая значимость работы заключается в возможности интеграции предложенной модели в биомедицинские системы в качестве инструмента поддержки врачебных решений для автоматизированного выявления патологий и снижения нагрузки на персонал.