1. Карпов О.Э., Андриков Д.А., Максименко В.А., Храмов А.Е. Прозрачный искусственный интеллект для медицины // Врач и информационные технологии. - 2022. - № 2. - С. 4-11.
2. Карпов О.Э., Храмов А.Е. Прогностическая медицина // Врач и информационные технологии. - 2021. - № 3. - С.20.
3. Шарова Д.Е., Михайлова А.А., Гусев А.В., Гарбук С.В., Владзимирский А.В., Васильев Ю.А. Анализ мирового опыта в регулировании использования медицинских данных для целей создания систем искусственного интеллекта на основе машинного обучения // Врач и информационные технологии. - 2022. - № 4. - С. 28-39.
4. Карпов О.Э., Храмов А.Е. Информационные технологии, вычислительные системы и искусственный интеллект в медицине. М.: ДПК Пресс, 2022.
5. Васильев Ю.А. и др. Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта: Учебное пособие. М.: Издательские решения, 2024. - 140 с.
6. Khorev VS, et al. Disruptions in segregation mechanisms in fmri-based brain functional network predict the major depressive disorder condition. Chaos, Solitons & Fractals. 2024; 188: 115566.
7. Кучин А.С., Грубов В.В., Максименко В.А., Утяшев Н.П. Автоматизированное рабочее место врача-эпилептолога с возможностью автоматического поиска приступов эпилепсии // Врач и информационные технологии. - 2021. - № 3. - С. 62-73.
8. Grubov VV, Nazarikov SI, Kurkin SA, Utyashev NP, et al. Two-stage approach with combination of outlier detection method and deep learning enhances automatic epileptic seizure detection. IEEE Access. 2024; 12: 122168-122182.
9. Wang J, Yang J, Deng J, Gunes H, Song S. Graph in Graph Neural Network. 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2407.00696
10. Goldberger A, Amaral L, Glas, L, Hausdorff J. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation. 2000; 101(23): e215-e220.
11. Gow B, Pollard T, Nathanson LA, Johnson A, Horng S. MIMIC-IV-ECG: Diagnostic Electrocardiogram Matched Subset (version 1.0). PhysioNet. 2023. DOI: 10.13026/4nqg-sb35
12. Zhong M, Li F, Chen W. Automatic arrhythmia detection with multi-lead ECG signals based on heterogeneous graph attention networks. Mathematical biosciences and engineering: MBE. 2022; 12(19): 12448-12471.
13. Brody S, Alon U, Yahav E. How Attentive are Graph Attention Networks?. 2021. DOI: 10.48550/arXiv.2105.14491
14. Kamyar Z, Marco G. Graph Neural Networks for Topological Feature Extraction in ECG Classification. Springer Nature Singapore. Singapore, 2023. P.17-27.