Практическое занятие: "Машинное обучение в обработке биомедицинских сигналов: анализ ЭКГ и ЭЭГ". (Только очное участие. Основной рабочий язык - английский)
Данное практическое занятие ставит своей целью обучение участников применению машинного обучения (ML) для обработки биомедицинских сигналов. Основное внимание уделяется обработке сигналов электрокардиографии (ЭКГ) и электроэнцефалографии (ЭЭГ). Занятие начинается с описания важной роли ЭКГ и ЭЭГ в диагностике состояния здоровья. Затем описываются основные концепции машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя. Акцент делается на алгоритмах классификации и регрессии, применяемых при анализе биомедицинских сигналов.
Рассматриваются реальные примеры анализа ЭКГ, такие как обнаружение аритмии, и примеры анализа ЭЭГ, включая прогнозирование приступов эпилепсии и разработку интерфейса мозг-компьютер (BCI).  Практическое занятие позволит участникам выполнить упражнения, раскрывающие предварительную обработку данных, извлечение признаков и реализацию модели ML с использованием популярных библиотек. В заключении обсуждаются более широкие аспекты применения машинного обучения для диагностики состояния здоровья,  рассматриваются этические соображения и другие проблемы, связанные с внедрением машинного обучения в систему  здравоохранения.