Acest proiect își propune să dezvolte și să evalueze un model de rețea neurală convoluțională (CNN) pentru clasificarea semnalelor electrocardiograme (ECG), folosind setul de date MIT-BIH. Obiectivul principal este de a identifica diferite tipuri de bătăi ale inimii, precum și de a îmbunătăți diagnosticarea afecțiunilor cardiace prin intermediul tehnologiilor de învățare automată.
MIT-BIH Arrhythmia Database - https://physionet.org/content/mitdb/1.0.0/
Class 0 = N - Non-ecotic beats (normal beat) - bătăile inimii normale
Class 1 = S - Supraventricular ectopic beats - contracții premature ale inimii care se originează în camerele superioare ale inimii (atriile)
Class 2 = V - Ventricular ectopic beats - contracții premature
Class 3 = F - Fusion Beats - combinație între o bătaie normală și o bătaie ectopică
Class 4 = Q - Unknown Beats - bătăile care nu pot fi clasificate clar în niciuna dintre celelalte categorii
Accuracy: 98.21%
Loss: 0.0157
Pe graficul acurateței, linia roșie reprezintă acuratețea în timpul antrenamentului, iar linia albastră reprezintă acuratețea în timpul validării
Predicțiile corecte și tipurile de erori pe care le face modelul
