Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2676
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorДарнапук, Є. С.-
dc.date.accessioned2025-03-06T13:59:31Z-
dc.date.available2025-03-06T13:59:31Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttps://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2676-
dc.descriptionДарнапук Є. С. Методи та засоби обробки медичних сигналів для підвищення ефективності діагностичних систем = Methods and means of processing medical signals to improve the efficiency of diagnostic systems : дис. … д-ра філософії : спец. 123 «Комп’ютерна інженерія», галузь знань 12 «Інформаційні технології» / Є. С. Дарнапук ; наук. керівник Г. П. Чуйко. Миколаїв, 2025. 173 с.uk_UA
dc.description.abstractДисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 123 Комп’ютерна інженерія. – Чорноморський національний університет імені Петра Могили, Миколаїв, 2025. Мета та завдання дослідження. Метою дисертації є розробка нових та удосконалення існуючих методів, алгоритмів і засобів обробки медичних сигналів для підвищення ефективності діагностики пацієнтів. Об’єкт дослідження: Одновимірні та багатовимірні медичні сигнали, а також алгоритми і методи їх цифрової обробки. Предмет дослідження: Методи, засоби та технології цифрової обробки медичних сигналів, що підтримують клінічні рішення. У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету та завдання дослідження, а також наведено зв'язок роботи з науковими дослідженнями. Перший розділ містить огляд сучасних методів цифрової обробки медичних сигналів, включаючи фільтрацію шумів та алгоритми вилучення ознак. Другий розділ присвячений розробку нових методів обробки медичних сигналів з використанням IoT-технологій, а також стандартизованих підходів до семантичного аналізу даних. Третій розділ присвячений реалізації вдосконалених методів рекурентного аналізу та візуалізації медичних сигналів, включаючи нові методики для амбулаторного моніторингу артеріального тиску. У четвертому розділі присвяченний дослідженню методів обробки рівня оксигенації крові пацієнтів, зокрема вдосконалені підходи до оцінки варіабельності SpO₂. У висновках підсумовано основні результати дослідження та окреслено можливі напрями подальшого розвитку методів цифрової обробки медичних сигналів для впровадження в клінічну практику. Objective and Tasks of the Research: The dissertation aims to develop new and improved existing methods, algorithms, and tools for processing medical signals to enhance patient diagnosis efficiency. Object of Study: One-dimensional and multi-dimensional medical signals, as well as algorithms and methods for their digital processing. Subject of Study: Methods, tools, and technologies for digital processing of medical signals that support clinical decisions. The introduction substantiates the relevance of the topic, justifies the objective and tasks of the research, formulates the connection with scientific studies, and provides a connection with scientific studies. The first chapter provides overview of current methods for digital processing of medical signals, including noise filtering and feature extraction algorithms. The second chapter is devoted to the development of new methods for processing medical signals using IoT technologies and standardized approaches to semantic data analysis. The third chapter is devoted to the implementation of improved methods for recurrent analysis and visualization of medical signals, including new methodologies for ambulatory blood pressure monitoring. The fourth Chapter is devoted to the study methods for processing blood oxygenation levels in patients, including improved approaches to assessing SpO₂ variability. Conclusion summarize the main results of the research are summarized, and potential directions for further development of medical signal processing methods for implementation in clinical practice are outlined.uk_UA
dc.language.isootheruk_UA
dc.subjectцифрова обробка сигналівuk_UA
dc.subjectмедичні сигналиuk_UA
dc.subjectінтегральні показникиuk_UA
dc.subjectелектроміограмиuk_UA
dc.subjectIoTuk_UA
dc.subjectFPGAuk_UA
dc.subjectмікроконтролерна системаuk_UA
dc.subjectвейвлетфільтраціяuk_UA
dc.subjectвейвлети Хаараuk_UA
dc.subjectрекурентний аналізuk_UA
dc.subjectстатистичні методи обробки данихuk_UA
dc.subjectінформаційна системаuk_UA
dc.subjectхмарні технологіїuk_UA
dc.subjectавтоматизована діагностична системаuk_UA
dc.subjectdigital signal processinguk_UA
dc.subjectmedical signalsuk_UA
dc.subjectintegral indicatorsuk_UA
dc.subjectelectromyogramsuk_UA
dc.subjectIoTuk_UA
dc.subjectFPGAuk_UA
dc.subjectmicrocontroller systemuk_UA
dc.subjectwavelet filteringuk_UA
dc.subjectHaar waveletsuk_UA
dc.subjectrecurrence analysisuk_UA
dc.subjectstatistical data processing methodsuk_UA
dc.subjectinformation systemuk_UA
dc.subjectcloud technologiesuk_UA
dc.subjectautomated diagnostic systemuk_UA
dc.subjectЧуйко Г. П.uk_UA
dc.titleМетоди та засоби обробки медичних сигналів для підвищення ефективності діагностичних системuk_UA
dc.title.alternativeMethods and means of processing medical signals to improve the efficiency of diagnostic systemsuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Розташовується у зібраннях:2025

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
dis_Darnapuk Ye. S..pdf5.92 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.