Дисертація доктора філософії. Дивак Андрій Миколайович. Математичне та програмне забезпечення підтримки нейромоніторингу під час операції на щитоподібній залозі

Реєстраційний номер

0826U000160, Дисертація доктора філософії

На здобуття

Доктор філософії

Дата захисту

12-03-2026

Статус

Наказ про видачу диплома

Назва роботи

Математичне та програмне забезпечення підтримки нейромоніторингу під час операції на щитоподібній залозі

Здобувач

Дивак Андрій Миколайович,

Керівник Мельник Андрій Миколайович
Опонент Мельникова Наталія Іванівна
Опонент Павлов Сергій Володимирович
Рецензент Піцун Олег Йосипович
Рецензент Манжула Володимир Іванович

Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист

Західноукраїнський національний університет

Опис

1. У дисертаційній роботі розв’язано науково-технічне завдання розробки математичного та програмного забезпечення інформаційної технології та програмно-апаратного комплексу для підтримки нейромоніторингу під час операції на щитоподібній залозі, які розширюють функції програмно-апаратного комплексу для налаштування параметрів електричного струму, залежно від електрофізіологічних властивостей тканин поля хірургічного втручання конкретного пацієнта та забезпечують контроль відстані від точки подразнення на полі хірургічного втручання до поворотного гортанного нерва (далі – ПГН). Об’єктом дослідження є процеси інтраопераційного нейромоніторингу ПГН під час хірургічного втручання на щитоподібній залозі. Предметом дослідження є математичне та програмне забезпечення програмно-апаратного комплексу для підтримки нейромоніторингу під час операції на щитоподібній залозі. У межах дисертаційної роботи вперше розроблено інтервальну математичну модель поширення електричного потенціалу в тканинах операційної рани під час їх подразнення імпульсним електричним струмом та формування реакції на подразнення голосових зв’язок у вигляді акустичного сигналу, яка, на відміну від існуючих, моделює інтервальну відстань від точки подразнення до ПГН залежно від амплітуди акустичного сигналу та амплітуди його головної спектральної складової і забезпечує зниження ризику пошкодження ПГН в процесі хірургічного втручання на щитоподібній залозі. На основі цієї моделі розроблено та обґрунтовано метод ідентифікації інтервальної математичної моделі поширення електричного потенціалу в тканинах операційної рани та формування реакції на подразнення голосових зв’язок у вигляді акустичного сигналу, який, на відміну від існуючих, ґрунтується на поєднанні аналізу інтервальних даних та онтологічному підході, що у сукупності знижує час налаштування моделі під особливості тканин операційної рани пацієнта і забезпечує використання цієї моделі в програмно-апаратному комплексі для зниження ризику пошкодження ПГН. Запропоновано та обґрунтовано метод та алгоритм програмного налаштування частоти слідування імпульсів електричного струму, яким подразнюють тканини поля хірургічного втручання, який, на відміну від існуючих, адаптує частоту імпульсного струму під електрофізіологічні характеристики тканин поля хірургічного втручання пацієнта, що забезпечує підвищення чутливості тканин до подразнення і в цілому зниження ризику пошкодження ПГН. Удосконалено архітектуру програмного та апаратного забезпечення пристрою підтримки інтраопераційного моніторингу ПГН, який, на відміну від існуючих, забезпечує адаптивне та програмне налаштування частоти імпульсного струму для подразнення тканин поля хірургічного втручання та обчислення відстані від точки подразнення до ПГН на основі математичної моделі поширення електричного потенціалу в тканинах поля хірургічного втручання та формування акустичного сигналу, що у сукупності забезпечує підвищення точності класифікації тканин та зниження ризику пошкодження ПГН. Також у межах дисертаційної роботи удосконалено інформаційну технологію інтраопераційного моніторингу ПГН, яка, на відміну від існуючих, побудована на програмно-апаратному комплексі з функціями налаштування частоти імпульсного струму для подразнення тканин поля хірургічного втручання та обчислення відстані від точки подразнення до ПГН, що у сукупності знижує ризик пошкодження ПГН під час операції на щитоподібній залозі. На основі цієї моделі розроблено та обґрунтовано метод ідентифікації й алгоритм адаптивного програмного налаштування частоти імпульсного електричного струму з урахуванням електрофізіологічних характеристик тканин пацієнта, а також удосконалено архітектуру програмно-апаратного забезпечення та інформаційну технологію інтраопераційного моніторингу ПГН, що забезпечують підвищення чутливості тканин до подразнення, точності їх класифікації та зниження ризику пошкодження ПГН. Практичне значення отриманих результатів полягає у створенні програмно апаратних засобів для ідентифікації зворотного гортанного нерва, які представлено у вигляді єдиного програмно-апаратного комплексу придатного для використання в режимі реального часу у процесі хірургічного втручання на щитоподібній залозі. Розроблений пристрій апробовано в процесі проведення хірургічних операцій на щитоподібній залозі в Тернопільській міській комунальній лікарні швидкої допомоги. Застосування пристрою та програмного забезпечення дало можливість знизити ризик пошкодження зворотного гортанного нерва, зменшити тривалість хірургічної операції та підвищити функціональність засобів моніторингу зворотного гортанного нерва.

Дата реєстрації

2026-01-22

Додано/оновлено в НРАТ

2026-01-22 / 2026-07-01