Deep learning-based classification of cardiac pathologies from ECG

يهدف هذا المشروع إلى تصنيف إشارات تخطيط القلب (ECG) لاكتشاف الحالات القلبية المختلفة باستخدام نموذج Inception. تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات PTB-XL، وهي قاعدة بيانات تحتوي على تسجيلات ECG مفصلة مع تشخيصات سريرية.

يستخدم النموذج شبكات CNN العميقة لاستخراج الميزات من الإشارات الزمنية وتحليلها بدقة. أظهرت النتائج دقة عالية في التصنيف، مع تحسن مستمر في أداء النموذج خلال 30 حقبة تدريبية. تم تقييم الأداء باستخدام دقة التدريب والتحقق (Training & Validation Accuracy)، والتي تشير إلى قدرة النموذج على التعميم على بيانات جديدة.

يُعد هذا النظام أداة قوية لمساعدة الأطباء في التشخيص المبكر للأمراض القلبية، مما يعزز دقة التشخيص وسرعته.