تطبیق آموزشی خودکار با استفاده از شبکه های عصبی کانونی سیگنال ECG برای تشخیص FCN

اختلالات خواب یکی از مشکلات شایع است و به دلیل فشردگی زندگی امروزی و تغییرات در توزیع و زمان بیداری و خواب دچار افزایش تعداد افراد مبتلا به اختلالات خواب شده اند. این اختلالات زندگی روزمره فرد را تحت تاثیر قرار داده و باعث کاهش کیفیت خواب و بیداری، افزایش خطر ابتلا به بیماری های قلبی و عروقی، افسردگی، اضطراب و اختلالات سازگاری می شود. تشخیص اختلالات خواب یکی از مهم ترین مسائل در حوزه پزشکی است که نیازمند روش های دقیق و غیر تهاجمی برای تشخیص و پیش بینی آن است. تطبیق آموزشی خودکار با استفاده از شبکه های عصبی کانونی سیگنال ECG برای تشخیص FCN پشتوانه ای قوی برای تشخیص و پیش بینی اختلالات خواب است که با استفاده از این روش ها می توان به بهبود کیفیت خواب و بیداری، کاهش خطر ابتلا به بیماری های قلبی و عروقی و افزایش سطح سلامت کمک کرد. این روش ها به تحلیل داده های بزرگ و پیچیده سیگنال ECG و همچنین افزایش دقت تشخیص کمک می کنند. تطبیق آموزشی خودکار با استفاده از شبکه های عصبی کانونی سیگنال ECG برای تشخیص FCN بهبود قابل توجهی در تشخیص و پیش بینی اختلالات خواب داشته و می تواند به بهبود کیفیت زندگی افراد مبتلا به این اختلالات کمک کند.

کلیدواژه ها:

آموزش خودکار ، شبکه های عصبی کانونی ، سیگنال ECG ، تشخیص FCN