Інтелектуальна LSTM-система для діагностики серця з використанням даних із переносних пристроїв

Abstract

Розглянуто інтелектуальну LSTM-систему для діагностики серцевих аномалій з використанням даних ЕКГ від переносних пристроїв. Досліджено базу даних з 48 записами та 110,000 анотованими серцевими скороченнями. Запропоновано гібридну архітектуру на основі Conv1D, двонаправленої LSTM та механізму Attention з інтегрованим XAI-механізмом для пояснюваності рішень. Веб-інтерфейс на Streamlit забезпечує візуалізацію фокусу моделі через gradient-based аналіз. Система досягає високої точності класифікації та демонструє потенціал для практичного застосування.

An intelligent LSTM-based system for cardiac anomaly detection using ECG data from portable devices is examined. A database with 48 records and 110,000 annotated heartbeats is investigated. A hybrid architecture based on Conv1D, bidirectional LSTM, and Attention mechanism with integrated XAI for decision explainability is proposed. Streamlit web interface provides gradient-based model focus visualization. The system achieves high classification accuracy and demonstrates potential for practical application.