Аннотация. В данной статье рассматриваются методы автоматического анализа биомедицинских изображений в кардиологии с использованием методов машинного обучения. Актуальность исследования определяется необходимостью повышения точности диагностики сердечно-сосудистых заболеваний за счёт автоматизированной обработки изображений сердца и капилляров. Исследование сосредоточено на анализе данных, полученных с помощью цифровых микроскопов и электрокардиографов, с акцентом на выявление ключевых диагностических особенностей. Предлагаемый подход включает предварительную обработку изображений, удаление шума, извлечение признаков и классификацию на основе анализа главных компонент (PCA) и моделей нейронных сетей. Фаза предварительной обработки включает фильтрацию изображений, сегментацию и нормализацию данных. В исследовании используются алгоритмы классификации на основе машинного обучения и методы глубокого обучения, адаптированные для анализа медицинских изображений. Критерии оценки производительности и параметры обучения исследуются для повышения эффективности диагностики и обеспечения обобщения модели. Особое внимание уделяется аспектам биологической безопасности, связанным с обработкой биомедицинских данных, включая защиту персональных данных и точность классификации. Также в исследовании оценивается устойчивость различных моделей к изменениям качества изображений и внешним факторам. Кроме того, обсуждается интеграция анализа изображений на основе машинного обучения с системами поддержки принятия медицинских решений для повышения точности диагностики. В статье анализируются ограничения существующих алгоритмов и предлагаются направления для их дальнейшего совершенствования, включая адаптацию к различным типам данных и сложным клиническим сценариям. Перспективы будущих исследований включают оптимизацию методов извлечения признаков, доработку алгоритмов классификации и разработку гибридных моделей, сочетающих несколько подходов для повышения точности диагностики. Таким образом, представленный обзор методов машинного обучения и алгоритмов анализа биомедицинских изображений выявляет наиболее эффективные подходы для автоматизированной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний и подчёркивает перспективы дальнейшего развития интеллектуальных медицинских систем.

Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект, нейронные сети, обработка биомедицинских изображений, кардиология.