Статья: ОПТИМИЗАЦИЯ ГЕНЕРАТИВНО-СОСТЯЗАТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ СИНТЕЗА ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММ МЕТОДОМ АДАПТИВНОЙ КВАНТИЗАЦИИ (2026)

Читать онлайн

Цель. Данная работа посвящена преодолению высоких требований к вычислительным ресурсам и объему оперативной памяти путем разработки методов эффективной оптимизации генеративно-состязательных сетей, адаптированных для генерации сигналов электрокардиограмм.

Метод. В работе использованы методы глубокого обучения генеративно-состязательных сетей, способы обработки сигналов электрокардиограмм и реализации адаптивной квантизации весовых коэффициентов по поиску оптимального уровня квантизации для снижения потребления памяти при сохранении качества синтеза данных.

Результат. В результате проведённых экспериментов была разработана и обучена собственная архитектура генеративно-состязательной сети для синтеза сигналов электрокардиограмм. Сравнительный анализ метрики Fréchet Distance подтвердил высокое сходство сгенерированных данных с реальными ЭКГ -записями. Разработанный метод адаптивного квантования AGWR обеспечил сокращение потребления оперативной памяти на 75% при сохранении качества синтеза, превосходя традиционный подход Min-Max даже при экстремальном сжатии весов до 4 бит.

Вывод. Работа преодолевает ограничения GAN по вычислительным ресурсам, открывая возможности для практического внедрения в медицинские системы с ограниченными аппаратными ресурсами. Предложенная методика способствует восполнению дефицита клинических данных, ускоряя развитие интеллектуальных диагностических инструментов и персонализированной медицины в области сердечно-сосудистой патологии.

Ключевые фразы: ГЕНЕРАТИВНО-СОСТЯЗАТЕЛЬНЫЕ СЕТИ, Методы оптимизации, квантизация весовых коэффициентов электрокардиографических сигналов
Автор (ы): Гордеев Максим Михайлович (Gordeev M. M.), Савкин А. Е. (Savkin A. E.), Тимофеева Ольга Павловна (Timofeeva O. P.), Шагалова П. А. (SHagalova P. A.)
Журнал: ВЕСТНИК ДАГЕСТАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Информатика
УДК
004.93. Распознавание и преобразование образов
Для цитирования:
ГОРДЕЕВ М. М., САВКИН А. Е., ТИМОФЕЕВА О. П., ШАГАЛОВА П. А. ОПТИМИЗАЦИЯ ГЕНЕРАТИВНО-СОСТЯЗАТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ СИНТЕЗА ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММ МЕТОДОМ АДАПТИВНОЙ КВАНТИЗАЦИИ // ВЕСТНИК ДАГЕСТАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ. 2026. Т. 53 № 2
Текстовый фрагмент статьи
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.