Ứng dụng LSTM phát hiện bất thường nhịp tim trong dữ liệu âm tâm đồ
- Record ID
- 77243
- Author
- Phan, Hải Nam; Phạm Thế Bảo
- Publisher
- TP. HCM : Huflit, 2020
- Dewey classification
- 005.74
- Language
- Vietnamese
Summary
"Theo tổ chức WHO, mỗi năm bệnh tim mạch cướp đi rất nhiều sinh mệnh trên thế giới. Căn bệnh này chiếm tỷ lệ gây chết người rất cao với ước tính khoảng 17.1 triệu người đã chết vì tim mạch vào năm 2004, chiếm tỷ lệ đến 29% so với các căn bệnh gây tử vong khác. Đã có rất nhiều phương pháp nghiên cứu việc chẩn đoán để tìm ra dấu hiệu bất thường sớm của tim mạch để giảm thiểu nguy cơ tử vong như siêu âm tim, điện tâm đồ (ECG), âm tâm đồ (Phonocardiogram - PCG). Ngày nay ứng dụng kỹ thuật Học chuyên sâu (Deep Learning - DL) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo trong khoa học máy tính có rất nhiều ứng dụng thực tế đặc biệt là trong y khoa. Với việc phân tích & dự đoán trước những triệu chứng trong y khoa qua dữ liệu hình ảnh (phim chụp cắt lớp, CT, MRI …), âm thanh, dữ liệu đồ thị liên tục (điện tâm đồ, não đồ ) … giúp giảm thiểu rất nhiều nguy cơ phát hiện trễ những căn bệnh nguy hiểm như ung thư, tim mạch … đồng thời cũng giảm rất nhiều chi phí chữa bệnh mà trong đó phần lớn ban đầu là các chi phí xét nghiệm tốn kém và mất nhiều thời gian mà chưa chắc đã chẩn đoán đúng vì một lý do nào đó thuộc về sai sót của con người như môi trường làm việc quá tải hoặc các thiết bị xét nghiệm vận hành lâu năm xuống cấp."
Digital copy
Availability by location
| Location | Copies | Online request |
|---|---|---|
| Sư Vạn Hạnh — Kho BCKH, KYHTKH, KLTN, Luận văn, Luận án (SVH) | 1 of 1 on shelf | Yes |
Catalogue record
| Field | Value |
|---|---|
| 001Control number | 77243 |
| 005Date and time of latest transaction | 7 Sep 2023, 10:42 |
| 008Fixed-length data elements | 130925 |
| 040Cataloging source | Huflit |
| 041Language code | Vie |
| 044Country of publishing/producing entity code | vm |
| 082Dewey Decimal call number | 005.74 , PH105N |
| 100Main entry – personal name | Phan, Hải Nam. |
| 245Title statement | Ứng dụng LSTM phát hiện bất thường nhịp tim trong dữ liệu âm tâm đồ / Phan Hải Nam ; Phạm Thế Bảo. |
| 260Publication, distribution, etc. (imprint) | TP. HCM : Huflit , 2020 |
| 300Physical description | 82 trang : minh họa ; 21x30cm. |
| 490Series statement | Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin |
| 500General note | Bộ Giáo dục và Đào tạo. Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học TP. Hồ Chí Minh. |
| 520Summary, etc. | "Theo tổ chức WHO, mỗi năm bệnh tim mạch cướp đi rất nhiều sinh mệnh trên thế giới. Căn bệnh này chiếm tỷ lệ gây chết người rất cao với ước tính khoảng 17.1 triệu người đã chết vì tim mạch vào năm 2004, chiếm tỷ lệ đến 29% so với các căn bệnh gây tử vong khác. Đã có rất nhiều phương pháp nghiên cứu việc chẩn đoán để tìm ra dấu hiệu bất thường sớm của tim mạch để giảm thiểu nguy cơ tử vong như siêu âm tim, điện tâm đồ (ECG), âm tâm đồ (Phonocardiogram - PCG). Ngày nay ứng dụng kỹ thuật Học chuyên sâu (Deep Learning - DL) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo trong khoa học máy tính có rất nhiều ứng dụng thực tế đặc biệt là trong y khoa. Với việc phân tích & dự đoán trước những triệu chứng trong y khoa qua dữ liệu hình ảnh (phim chụp cắt lớp, CT, MRI …), âm thanh, dữ liệu đồ thị liên tục (điện tâm đồ, não đồ ) … giúp giảm thiểu rất nhiều nguy cơ phát hiện trễ những căn bệnh nguy hiểm như ung thư, tim mạch … đồng thời cũng giảm rất nhiều chi phí chữa bệnh mà trong đó phần lớn ban đầu là các chi phí xét nghiệm tốn kém và mất nhiều thời gian mà chưa chắc đã chẩn đoán đúng vì một lý do nào đó thuộc về sai sót của con người như môi trường làm việc quá tải hoặc các thiết bị xét nghiệm vận hành lâu năm xuống cấp." |
| 650Subject added entry – topical term | Tim --Bệnh lý học ,--Phần mềm ứng dụng |
| 700Added entry – personal name | Phạm Thế Bảo, PGS.TS |
| 852Location | Kho BCKH, KYHTKH, KLTN, Luận văn, Luận án (SVH) 101001890 |
| 999Collection | Master's theses |
=001 77243=005 20230907104230.000=008 130925=040 ##$aHuflit=041 1#$aVie=044 ##$avm=082 04$a005.74 , $bPH105N=100 1#$aPhan, Hải Nam.=245 10$aỨng dụng LSTM phát hiện bất thường nhịp tim trong dữ liệu âm tâm đồ / $cPhan Hải Nam ; Phạm Thế Bảo.=260 ##$aTP. HCM : $bHuflit , $c2020=300 ##$a82 trang : $bminh họa ; $c21x30cm.=490 0#$aLuận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin=500 ##$aBộ Giáo dục và Đào tạo. Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học TP. Hồ Chí Minh.=520 ##$a"Theo tổ chức WHO, mỗi năm bệnh tim mạch cướp đi rất nhiều sinh mệnh trên thế giới. Căn bệnh này chiếm tỷ lệ gây chết người rất cao với ước tính khoảng 17.1 triệu người đã chết vì tim mạch vào năm 2004, chiếm tỷ lệ đến 29% so với các căn bệnh gây tử vong khác. Đã có rất nhiều phương pháp nghiên cứu việc chẩn đoán để tìm ra dấu hiệu bất thường sớm của tim mạch để giảm thiểu nguy cơ tử vong như siêu âm tim, điện tâm đồ (ECG), âm tâm đồ (Phonocardiogram - PCG). Ngày nay ứng dụng kỹ thuật Học chuyên sâu (Deep Learning - DL) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo trong khoa học máy tính có rất nhiều ứng dụng thực tế đặc biệt là trong y khoa. Với việc phân tích & dự đoán trước những triệu chứng trong y khoa qua dữ liệu hình ảnh (phim chụp cắt lớp, CT, MRI …), âm thanh, dữ liệu đồ thị liên tục (điện tâm đồ, não đồ ) … giúp giảm thiểu rất nhiều nguy cơ phát hiện trễ những căn bệnh nguy hiểm như ung thư, tim mạch … đồng thời cũng giảm rất nhiều chi phí chữa bệnh mà trong đó phần lớn ban đầu là các chi phí xét nghiệm tốn kém và mất nhiều thời gian mà chưa chắc đã chẩn đoán đúng vì một lý do nào đó thuộc về sai sót của con người như môi trường làm việc quá tải hoặc các thiết bị xét nghiệm vận hành lâu năm xuống cấp."=650 #4$aTim --Bệnh lý học , $zPhần mềm ứng dụng=700 1#$aPhạm Thế Bảo, $cPGS.TS=721 ##$aCông nghệ thông tin - Master in Information Technology=841 ##$bKho BCKH, KYHTKH, KLTN, Luận văn, Luận án $j101001890=852 ##$bKho BCKH, KYHTKH, KLTN, Luận văn, Luận án (SVH) $j101001890=LDR 02845nz a2200301n 4500