Пошук академічних текстів

Реєстраційний номер

0224U002814, 0123U101143 , Науково-дослідна робота

Назва роботи

Універсальний метод безманжетного вимірювання артеріального тиску з використанням нейронних мереж з глибинним навчанням

Керівник роботи

Рубель Андрій Сергійович, Доктор філософії

Дата реєстрації

04-03-2024

Організація виконавець

Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут"

Опис

Об’єктом дослідження є сигнали електрокардіограми та фотоплетизмограми, отримані за допомогою датчиків, розміщених на руках пацієнта. Предметом дослідження є методи статистичного і кореляційного аналізу; методи пошуку ознак у спектральній і біспектральній областях, методи регресійного аналізу; методи машинного навчання, зокрема з використанням згорткових й рекурентних нейронних мереж. Мета дослідження полягає у створенні універсального методу безманжетного вимірювання АТ, який дозволить проводити вимірювання у складних умовах (стрес або фізичні навантаження) й автоматично підстроюватиметься під індивідуальні особливості кожного пацієнта без залучення додаткового обладнання для калібрування. Сьогодні гіпертонія є однією з головних причин смертності в світі як серед цивільних, так і військових внаслідок стресів, і єдиним способом виявлення і контролю цієї хвороби є моніторинг артеріального тиску (АТ).Тому завдання розробки безманжетних тонометрів, придатних для постійного носіння пацієнтом, є надзвичайно актуальним. Існуючі безманжетні рішення мають недостатню точність, крім того, конструкція й принцип роботи більшості з них вимагає використання двох рук одночасно, що робить ці пристрої непридатними для виміру АТ у динаміці та при фізичних навантаженнях. Ще одна проблема полягає у необхідності калібрування пристрою підкожного конкретного пацієнта. В даному проекті пропонується метод безманжетного вимірювання АТ, позбавлений зазначених недоліків. Метод базується на визначенні часу проходження імпульсу між двома точками кровоносної судини (PTT) й форми пульсової хвилі (PW). Новизна методу полягає у використанні тільки одного сигналу, одержаного з датчика на руці людини, а також у застосуванні нейронних мереж з глибинним навчанням й уточненої моделі сигналу з урахуванням завад різної природи, що дозволить істотно підвищити точність і стабільність вимірювання АТ, а також усуне необхідність калібрування пристрою з використанням додаткового обладнання.

Опис продукції

Автори роботи

Абрамова Вікторія Валеріївна
В'юницький Олег Геннадійович
Коваленко Богдан Віталійович
Кожемякіна Надія Володимирівна
Ребров Володимир Сергiйович
Рубель Андрій Сергійович
Рубель Олексій Сергійович
Чумаченко Дмитро Ігорович