Search academic texts

Information × Registration Number 2120U008070, Article popup.category Бакалаврська робота Title \"Метод інтеграції та обробки мультимодальних даних\" (AI translated) popup.author Гордієнко Нікіта ЮрійовичHordiienko Nikita Yuriiovych popup.publication 01-01-2020 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/34331 popup.publisher Київ Description У роботі був розроблений прототип системи для збору мультимодальних даних з багатьох сенсорів та декількох джерел. Останнім часом швидко зростає потреба у дослідженнях фізичної та розумової активності людини та проведення миттєвої діагностики стан здоров'я на дому чи у польових умовах. Тому виникає необхідність у мобільній системі збору біометричних даних від різноманітних сенсорів носимої електроніки та отримання доступу до них у будь-який час. Запропонована система на прикладі інтеграції даних електроенцефалографії (ЕЕГ) дозволяє знімати такі мультимодальні ЕЕГ-дані з нейрокомп'ютерного інтерфейсу, контролювати, автоматично робити помітки на даних та зберігати їх на сервері. Таким чином ЕЕГ-дані можуть бути використані пізніше для подальшого аналізу, що може значно полегшити роботу дослідникам та спеціалістам у сфері охорони здоров’я. У порівнянні із наявними системами основними перевагами розробленої системи є її відкритість, мобільність, швидкість збору, передачі та безпечність використання персональних медичних даних. A prototype system for collecting multimodal data from many sensors and several sources was developed. Recently, there is a growing need for research into physical and mental activity and instant diagnosis of health at home or in the field. Therefore, there is a need for a mobile system for collecting biometric data from a variety of wearable electronics sensors and accessing them at any time. The proposed system on the example of electroencephalography (EEG) data integration allows you to capture such multimodal EEG data from the brain computer interface, monitor, automatically make notes on the data and store them on the server. Thus, EEG data can be used later for further analysis, which can greatly facilitate the work of researchers and health professionals. Compared to existing systems, the main advantages of the developed system are its openness, mobility, speed of collection, transmission and security of personal medical data. popup.nrat_date 2025-11-05 Close