В работе рассматривается метод восстановления RR-интервалов из PDF-отчетов электрокардиограмм со смарт-часов и классификация функциональных состояний человека на основе полученных данных. Актуальность исследования связана с ограничениями стандартных выгрузок носимых устройств, непригодных для автоматизированного анализа. Для классификации использованы данные 30 участников (дети и взрослые) в состояниях покоя, стресса и релаксации. На основе восстановленных RR-интервалов рассчитывались показатели вариабельности сердечного ритма, на основе которых методами машинного обучения решалась задача классификации. Модель протестирована на новых записях новых пользователей. Решение может применяться в программном обеспечении для персонализированного мониторинга и анализа накопленных данных.

Гурская Ю.В. (науч. рук. Русак А.В.) Классификация функционального состояния по данным электрокардиограммы со смарт-часов // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17259