Оновлено: 2025-12-26
Загальна кількість
Повні тексти
Загальна кількість
Повні тексти
Кількість локальних репозитаріїв
Повні тексти
0225U005123, (0125U002047) , Науково-дослідна робота
Розроблення технології об'єктивного контролю функціональних спроможностей та стресу військовослужбовців на основі мініатюрних електрокардіографів та машинного навчання.
Розроблення та валідація вирішувальних правил на основі машинного навчання, апробація технології у потенційних споживачів.
Чайковський Ілля Анатолійович, Кандидат медичних наук
25-12-2025
Інститут кібернетики імені В. М. Глушкова Національної академії наук України
Розробка технології об'єктивного контролю функціональних спроможностей, бойового та оперативного стресу персоналу Сил оборони України за допомогою надмініатюрних електрокардіографічних пристроїв та штучного інтелекту.
Створено великий масив електрокардіографічних даних, який включає в себе загалом біля 30 тисяч електрокардіограм, як військовослужбовців у різних обставинах так і цивільних осіб. Масив електрокардіографічних даних включає в себе велику контрольну групу, що також складається як військовослужбовців, так і з цивільних осіб. Здійснено попередню обробку всіх електрокардіографічних записів, отримано великий масив електрокардіографічних показників. Проведено аналіз наборів даних з різних джерел щодо наповнення та сумісності, нормалізацію одиниць вимірювання. Обрано інформативні параметри для використання в якості аргументів моделі машинного навчання. Обрано набори даних для використання в якості навчальної, тестової вибірок та вибірки для перевірки. Важливим результатом проєкту стали розробка і валідація взаємопов’язаних методик об’єктивного контролю функціональних спроможностей, бойового та оперативного стресу військовослужбовців за допомогою /надмініатюрних програмно-аппаратних електрокардіографічних комплексів придатних для використання у польових умовах. В основу методик покладений отриманий вперше в ході даних досліджень факт, що військовослужбовці, які брали участь у бойових діях, утворюють два дуже характерні окремі кластери у багато параметричному просторі результатів електрокардіографічних досліджень. На основі машинного навчання побудована модель та програмне забезпечення визначення за параметрами ЕКГ основних, найбільш значущих показників скоротливої функції серця, як важливого чинника функціональних спроможностей Визначені параметри, значення яких можуть бути спрогнозовані з найменшими середньою абсолютної та середньої квадратичною помилками. Також, було досліджено можливість визначення найбільш клінічно значущих параметрів ЕхоКГ по параметрам ЕКГ на основі машинного навчання та моделі багатокласової класифікації.
Шарипанов Антон Веніамінович
Головинський Андрій Леонідович
Риженко Тетяна Миколаївна
Тульчинський Вадим Григорович
Чайковський Ілля Анатолійович
Попов Антон Олександрович
2025-12-25
Оновлено: 2025-12-26
Збереження набору наукових даних відбувається в два етапи:
1.) Створення набору даних
Введіть назву набору, короткий опис набору (анотацію) та натисніть кнопку «Створити набір». Після цього автоматично буде створено чернетку набору даних, яку Ви можете зберігати для подальшої роботи з набором. Система перенаправить Вас на сторінку «Інформація про набір даних».
2.) Заповнення даних
На сторінці «Інформація про набір даних» Вам необхідно заповнити всі поля щодо набору даних і завантажити файли.
Зверніть увагу! Кожен файл завантажується окремо. Це зроблено для стабільної роботи системи.
Після того як Ви заповнили інформацію про набір наукових даних та додали необхідні файли, Ви можете зберегти чернетку або відправити дані в систему.
Зверніть увагу! Якщо дані відправлені Ви не можете їх змінювати.
Чернетки необхідні для зберігання набору даних і його редагування до моменту відправки.
Всі акаунти на сайті НРАТ проходять стандартну процедуру реєстрації і є верифікованими. Однак для того, щоб отримати додаткові можливості, такі як публікація відкритих рецензій на академічні тексти, необхідна верифікація за афіліацією.
В особистому кабінеті відображається поточний статус верифікації за афіліацією.
Щоб отримати статус «верифікований», необхідно змінити основну адресу електронної пошти на корпоративну, яка прив’язана до наукової установи або закладу освіти.
Наприклад: user@ukrintei.ua, user@nas.gov.ua
Для завершення процесу верифікації за афіліацією необхідно заповнити інформацію про себе в персональному кабінеті.
Обов’язковими є такі поля:
– ім’я,
– прізвище,
– науковий ступінь,
– вчене звання.
Всі інші поля є необов’язковими, але бажано їх заповнювати.
Після підтвердження корпоративної електронної скриньки та заповнення обов’язкових полів ваш акаунт буде автоматично верифіковано за афіліацією.
Якщо статус верифікаціїї не змінився одразу, спробуйте перезавантажити сторінку.
Якщо ваша електронна адреса є корпоративною і всі обов’язкові поля заповнені, але акаунт не має позначки верифікації, вам необхідно написати нам на електронну скриньку NRAT@ukrintei.ua. Після перевірки ми додамо вашу адресу в базу даних, і ваш акаунт буде верифіковано.
Після проходження процедури верифікації за афіліацією Ви можете змінити основну адресу електронної скриньки на зручну для вас, не втративши при цьому статусу верифікації.
Проходити верифікацію за афіліацією необхідно лише один раз.
* Ми використовуємо корпоративні адреси з Єдиної державної бази з питань освіти та Державного реєстру наукових установ, яким надається підтримка держави
Для пошуку новин, опублікованих на офіційному вебпорталі НРАТ у розділі «Новини» необхідно ввести у пошукове поле одне слово, декілька слів або точну фразу. Окремі слова розділяються проміжками.
Пошук виконується всюди – як у назві, так і у тексті новини.
Для отримання більш повного результату рекомендується використовувати основу слів (частини слів без закінчення).
При використанні для пошуку декількох слів вони поєднуються одним з логічних способів, описаних нижче.
За замовчуванням встановлено логічний сполучник “та”. У такому випадку результати пошуку будуть охоплювати усі публікації новин, де є вказані слова, навіть якщо вони розташовані окремо одне від одного і знаходяться у різних частинах тексту.
Приклад. Пошукова фраза: звіт ОЕСР. Результат пошуку: всі новини, які містять слово «звіт» та слово «оеср» як разом, так і окремо в тексті і в назві.
Якщо словосполучення чи фразу взяти у лапки (“), то результати будуть містити усі публікації, де зустрічається саме це словосполучення або фраза.
Приклад. Пошукова фраза: «звіт ОЕСР». Результат пошуку: всі новини, які містять точну фразу «звіт оеср».
Якщо Вам відома дата публікації новини або цікавить певний проміжок часу, в який вони були опубліковані на сайті, можна обрати таку дату чи інтервал дат у додатковому полі, що має вигляд календаря. Напис дати здійснюється у форматі рік-місяць-день і підтверджується натисканням на відповідну дату у випадаючому полі календаря. Можна вписувати дату або обирати, гортаючи сторінки календаря за місяцями та роками. За замовчуванням інтервал починається з більш давньої дати (2018-01-23) та завершується поточною.
Також Ви можете використовувати один або декілька хештегів, які розташовані під полем пошуку у правій частині екрану сторінки «Новин».
Зверніть увагу: пошук академічних текстів проводиться в окремому пошуковому вікні за посиланням https://nrat.ukrintei.ua/searchdb/