Search academic texts

Information × Registration Number 0825U000842, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 07-05-2025 popup.evolution o Title Methods and means of processing medical signals to improve the efficiency of diagnostic systems Author Yevhen S. Darnapuk, popup.head Hennadii P. Chuiko popup.opponent Andriy Topalov popup.opponent Valeriy Hlukhov popup.review Iryna M. Zhuravska popup.review Volodymyr Savinov Description Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науково-прикладної задачі вдосконалення, розробки та впровадження методів, алгоритмів та засобів обробки медичних сигналів з метою покращення якості та ефективності встановлення діагнозу пацієнта спеціалістом або діагностичними системами. У вступі обґрунтовано актуальність проблематики дослідження медичних сигналів, їх збору, обробки та представлення, наведено зв’язок дисертації з науково-дослідними роботами, сформовано та представлено мету і задачі дослідження, розглянуто об’єкт, предмет та методи дослідження, наведено наукову новизну та практичне значення отриманих результатів. У першому розділі дисертації представлено детальний аналіз сучасних методів цифрової обробки медичних сигналів, включаючи адаптивну фільтрацію, вейвлет-перетворення та спектральні методи. Проведено порівняльний аналіз методів класифікації патологічних станів, зокрема нейронних мереж, методу опорних векторів та ансамблевих алгоритмів. Другий розділ присвячений розробці та реалізації нових підходів до обробки медичних сигналів із використанням технологій Інтернету речей (IoT) та апаратних рішень, зокрема FPGA. Запропоновано семантичну модель походження медичних даних (Data Provenance), що дозволяє отримувати верифіковані медичні дані від медичних сенсорних пристроїв, а також підвищує точність їх обробки та візуалізації. У третьому розділі запропоновано вдосконалені методи рекурентного аналізу та аналізу варіабельності медичних сигналів. Нові алгоритми дозволяють зменшити вплив шумів на 30%, підвищити точність ідентифікації перехідних станів фізіологічних процесів до 92% та прогнозувати циркадні коливання з похибкою менше 2%. Особливу увагу приділено використанню графіків Пуанкаре для виявлення характерних змін у фізіологічних даних. Четвертий розділ містить результати дослідження методів аналізу рівня оксигенації крові, включаючи вдосконалений підхід до оцінки варіабельності SpO₂ за допомогою міжквартильного діапазону (IQR), що забезпечує більшу стійкість до викидів. Запропоновано новий метод диференціального аналізу сигналів оксигенації, який дозволяє підвищити точність оцінки динаміки змін на 18–25% та прогнозувати кількість перемикань рівня сатурації з похибкою до 10%. Також доведено фрактальну природу сигналів оксигенації артеріальної крові і вказано одновимірний фрактал – часові позиції змін рівня сатурації, – що в подальшому надає можливість зменшення частоти вимірів показників артеріальної крові максимум до 256 разів без втрати їх точності. Практичне значення роботи підтверджується впровадженням алгоритмів цифрової фільтрації та аналізу медичних сигналів у науково-дослідні проекти, навчальний процес та медичні діагностичні системи. Результати дисертації застосовані у наукових дослідженнях, навчальних дисциплінах, а також інтегровані у медичні системи моніторингу. Отримані результати мають значний потенціал для клінічного застосування, розробки інтелектуальних медичних систем та вдосконалення автоматизованої діагностики, що сприяє підвищенню точності аналізу медичних даних та ефективності прийняття медичних рішень. Registration Date 2025-03-13 popup.nrat_date 2025-03-13 Close