Біомедична інженерія і технологія, № 12
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Використання глибоких нейронних мереж для порівняльного аналізу норми, пневмонії і COVID-19(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Юхимюк, Роман Юрійович; Шкепаст, Марко Вадимович; Настенко, Євген Арнольдович; Лінник, Микола Іванович; Давидович, Ілля Вікторович; Бабенко, Віталій ОлеговичРеферат – Пандемія COVID-19 мала глибокі соціально-економічні наслідки, що продовжують помітно впливати на сучасне суспільство. Вірусу властиві запальний характер, швидкі реплікація і трансмісія, та, переважно, враження легеневої тканини. Клінічний перебіг захворювання особливо небезпечний, оскільки воно швидко переходить від початкових, відносно доброякісних фаз до тяжких форм хвороби із низьким відсотком одужання пацієнтів. У зв’язку з цим виникає необхідність у швидких та автоматизованих методах діагностики, особливо для осіб, які проходять комп’ютерну томографію. Ціллю даної наукової роботи було підвищення точності та ефективності візуальної діагностики з використанням зображень комп’ютерної томографії шляхом застосування алгоритмів глибоких нейронних мереж. Корисність цих алгоритмів полягає ще й в тому, що вони слугують додатковим інструментом для лікарів, дозволяючи виявляти клінічно значущу інформацію, яка може бути неочевидною при спостереженні лише людиною. Нейронні мережі були обрані для дослідження завдяки їхньої здатності виконувати складний аналіз зображень та зберігати просторову інформацію. Крім того, їхня здатність навчатись на великих масивах даних та виявляти приховані закономірності останнім часом викликає значний інтерес з боку клінічного суспільства. Набір даних, що використовувався в дослідженні, містив 1192 зображення комп’ютерної томографії структур легень, розподілених наступним чином: 209 зображень належали пацієнтам з пневмонією, 581 – з COVID-19, і 402 – пацієнтам зі здоровими легенями, які слугували контрольною групою для виявлення значущих відмінностей в патологічних станах. Зображення були надані медичним персоналом ДУ «Національний інститут фтизіатрії і пульмонології імені Ф.Г. Яновського». Враховуючи, що набір даних включав три стани легень, задача дослідження була розділена на три підзадачі: порівняння норми і пневмонії, норми і COVID-19, та пневмонії і COVID-19. Подібна методологічна стратифікація дозволила більш детально розглянути унікальні характеристики кожного захворювання: наприклад, пневмонія часто характеризується наявністю консолідованих ділянок, в той час як при COVID-19 можуть спостерігатись більш дисперсійні помутніння у вигляді «матового скла». Для вирішення кожної підзадачі використовувались як автоенкодер, так і згорткова нейронна мережа, а потім проводилось порівняння їхньої ефективності.Документ Відкритий доступ Експериментальні дослідження біофізичних характеристик біологічних тканин в процесі їх зварювання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Худецький, Ігор Юліанович; Сніцар, Євген ВікторовичРеферат - Для якісного та безпечного проведення оперативних втручань з використанням сучасної термоелектрохірургічної апаратури необхідно постійно проводити її удосконалення, кореляцію режимів зварювання, розробку нового інструменту, що потребує великої кількості практичних досліджень. До останнього часу для таких досліджень використовували лабораторних тварин, що суттєво ускладнює їх проведення та збільшує вартість. Актуальним питанням є розробка методики, що зменшить кількість практичних дослідів над живими істотами без втрати якості, прискорить проведення та зменшить собівартість майбутніх розробок. У статті розглянуті шляхи оптимізації розробки електротермохірургічної апаратури шляхом застосування динамічного імітатора живих тканин. Однією з ключових характеристик живих тканин, які впливають на можливість зварювання, є їх імпеданс. Імпеданс в процесі впливу термоелектрохірургічної апаратури динамічно змінюється, і для коректної роботи імітатора необхідно зафіксувати динаміку даного процесу. Для вирішення даної проблеми розроблено та проведено експериментальне дослідження змін активного та реактивного опорів біологічних моделей під час впливу багатофункціонального термоелектрохірургічного апарату БТА-300 М1 у заданому часовому діапазоні, а саме від нуля до десяти секунд, що відповідає типовому впливу під час оперативних втручань. Запропоновано та розглянуто альтернативну методику проведення експериментів з термоелектрохірургічної апаратурою без використання, безпосередньо, живих тканин. Методика заснована на використанні розробленого динамічного імітатора живих тканин, який повторює процес пов’язаний зі зміною імпедансу в процесі електрозварювання. В основі імітатора розроблена теоретична модель еквівалентної схеми заміщення живих біологічних тканин різних типів та їх поведінки в умовах електротермічних впливів в процесі обробки та з’єднання - схема Худецького.Документ Відкритий доступ Прогнозування ризику настання інсульту за допомогою обробки незбалансованих даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Жиляк, Максим Євгенович; Городецька, Олена КостянтинівнаРеферат – У контексті медичної науки, інсульт залишається однією з провідних причин смертності та інвалідності, що ставить високі вимоги до ефективності його діагностики та прогнозування. У цьому дослідженні розглядалась проблематика використання незбалансованих даних для прогнозування ризику інсульту, яка є особливо актуальною в умовах гетерогенності симптомів та відсутності універсальних діагностичних методів. Метою даної роботи є вивчення та розробка ефективних прогностичних моделей ризику інсульту, використовуючи сучасні методи машинного навчання, та зосередження на проблемі класового дисбалансу у даних. Основний акцент ставиться на вирішенні викликів, пов'язаних з недостатньою представленістю деяких класів в даних, що є критичним для забезпечення точності прогнозування. Методологія дослідження охоплює декілька етапів: підготовку та обробку даних, використання методів для боротьби з дисбалансом класів (ADAYSN та GAN), а також застосування різних алгоритмів бінарної класифікації. Важливим аспектом є також аналіз впливу різних параметрів на результати прогнозування. Результати дослідження показали, що логістична регресія, навчена на даних, згенерованих за допомогою генеративної нейронної мережі (GAN), продемонструвала найвищу ефективність. Ця модель показала високі показники точності, чутливості, специфічності та зваженої F1-оцінки. Серед аналізованих параметрів особливо значущими виявилися ‘is_private_job’ (анотація, що пацієнт працює на приватній фірмі), ‘is_never_smoked’ (анотація, що пацієнт ніколи не курив), та ‘is_male’ (анотація, що пацієнт чоловічої статі). Загальні висновки дослідження підкреслюють важливість використання методів машинного навчання для прогнозування ризику інсульту, особливо в умовах незбалансованих даних. Вони також вказують на необхідність розробки цілеспрямованих стратегій профілактики, зосереджуючись на ідентифікованих групах ризику, для зниження загальної захворюваності та підвищення ефективності медичних втручань.Документ Відкритий доступ Порівняльний аналіз ансамблевих алгоритмів машинного навчання у прогнозуванні наявності захворювань серця(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Беспалов, Ярослав Володимирович; Настенко, Євген Арнольдович; Бабенко, Віталій ОлеговичРеферат – Серцево-судинні захворювання (ССЗ) продовжують бути провідною причиною летальних випадків та інвалідизації на глобальному рівні, становлячи загрозу для здоров’я мільйонів осіб. Незважаючи на значні досягнення в області медичних технологій, існують виклики, пов’язані з ранньою діагностикою та точним прогнозуванням ССЗ, що ускладнюється різноманітністю клінічних даних та складністю патологій. Дане дослідження має на меті оцінити ефективність застосування ансамблевих алгоритмів машинного навчання для прогнозування ССЗ, аналізуючи їх точність, надійність та інтегрованість з клінічними даними. Особлива увага приділяється потенціалу цих алгоритмів у вдосконаленні клінічного прогнозування та терапевтичних підходів до лікування ССЗ. Науковий проект фокусується на реалізації алгоритмів машинного навчання, зокрема ансамблевих методів, які застосовуються для створення моделей бінарної класифікації. Використовуються такі методи ансамблевого навчання, як Random Forest, XGBoost та LightGBM. Основна увага зосереджена на оптимальному розподілі даних для забезпечення точної оцінки, з використанням 10% даних для екзамену, 80% для тренування та 20% для тестування. Параметри моделей оптимізуються за допомогою 5-fold перехресної валідації. Модель Random Forest продемонструвала високу точність під час тренування, однак показала меншу точність під час тестування і екзамену, що може свідчити про перенавчання. У контрасті, моделі LightGBM та XGBoost показали більш стабільні результати на всіх етапах, зокрема LightGBM виявилася більш ефективною з точки зору швидкості навчання. Висновки дослідження підтверджують, що ансамблеві алгоритми машинного навчання, особливо LightGBM, є ефективними у прогнозуванні ССЗ. Результати також акцентують увагу на тому, що вік, систолічний кров’яний тиск та індекс маси тіла є ключовими індикаторами для оцінки ризику ССЗ.Документ Відкритий доступ Лабораторна діагностика резистентних форм туберкульозу – проблеми та перспективи(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Мотроненко, Валентина Василівна; Власюк, Тетяна ОлександрівнаРеферат – Туберкульоз (ТБ) є однією із основних причин захворюваності та смертності у всьому світі. Поява хіміорезистентного туберкульозу, вважається серйозною загрозою для глобальної боротьби з ТБ, тому що поширення лікарськостійких форм туберкульозу збільшує навантаження на системи охорони здоров'я та підвищує ступінь небезпеки для громадян, а також сприяє виникненню нових епідемічних вогнищ. Лікарська стійкість до нових та існуючих препаратів загрожує нещодавнім досягненням у лікуванні резистентного туберкульозу, а належне тестування на резистентність до цих препаратів практично недоступне. Тому ретельний аналіз та впровадження передових методів діагностики резистентного туберкульозу відіграють ключову роль у ефективному контролі даного захворювання. На сьогоднішній день для діагностики резистентного ТБ доступна низка лабораторних інструментів, включаючи методи на основі культуральних досліджень, методи з використанням технологій секвенування геному, а також молекулярні методи. Оптимальне та взаємодоповнювальне використання наявних діагностичних інструментів на різних рівнях багаторівневої мережі туберкульозних лабораторій, а також правильна інтерпретація наданих ними результатів діагностики мають вирішальне значення для точної та своєчасної діагностики хіміорезистентного туберкульозу, що забезпечує ефективне лікування та догляд пацієнтів. В роботі описано ключову інформацію з приводу сучасних методів діагностики резистентного туберкульозу, коротко викладені їх переваги та недоліки. В ході аналізу, було визначено основні проблеми існуючих методів, а саме: тривалість проведення досліджень, висока вартість, яка робить їх складнодоступними у регіонах з обмеженими ресурсами, недостатня чутливість до виявлення певних видів резистентності, складність у використанні та необхідність спеціалізованої кваліфікації для їх застосування. Таким чином створення простого у застосуванні, швидкого, точного та доступного методу є перспективним напрямом для подальших досліджень в даній області.Документ Відкритий доступ Перспективи застосування епідермального фактору росту в регенеративній медицині та біоінженерії(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Дронько, Лілія Миколаївна; Беспалова, Одна Ярославівна; Луценко, Тетяна Миколаївна; Головін, Роман Олексійович; Кондратюк, Вікторія Валеріївна; Кузнєцова, Анастасія Павлівна; Соколюк, Валерія Ігорівна; Яницький, Деніс ТарасовичРеферат - Проблематика. Рецептори епідермального фактора росту та їх ліганди, зокрема епідермальний фактор росту та гепарин-зв'язуючий EGF-подібний фактор росту, відіграють ключову роль у регуляції клітинних процесів, таких як проліферація, диференціація, міграція та виживання. Їхні властивості роблять їх перспективними для використання у регенеративній медицині та біоінженерії. Мета роботи. Основною метою аналітичного огляду був аналіз молекулярно біологічних властивостей епідермального фактору росту та участь у регенеративних процесах організму людини. Методика реалізації. В роботі проаналізовано молекуляроно біологічні властивості та основне клінічне застосування епідермального фактора росту у регенеративній медицині та біоінженерії. Екзогенне введення епідермального фактора росту показало сприятливий антиапоптотичний і антиоксидантний ефект і, як було встановлено, зменшує пошкодження тканин, викликаних ішемією в різних органах, таких як серце, кишечник і нирки. Епідермальний фактор росту використовують для лікування алопеції та дерматиту після хіміотерапії, опікової хвороби, виразок діабетичної стопи, післяопераційних виразок, мукозиту ротової порожнини, виразок глотки та перфорації барабанної перетинки. Використання епідермального фактора росту показує певний успіх у реструктуризації шкірного покриву, прискоренні загоєння виразок. При використанні епідермального фактора росту, як лікувальної терапії слід враховувати особистий анамнез і сімейну генетичну основу. У біоінженерії епідермальний фактор росту використовується для створення біосумісних імплантатів, спрямованих на підтримку регенерації тканин. Використання рекомбінантних химер епідермального фактора росту дозволяє оптимізувати біоактивність імплантатів. Висновок. Загалом, розуміння властивостей та механізмів дії рецепторів та лігандів епідермального фактора росту сприятиме розвитку нових методів лікування та біоінженерних технологій з метою покращення здоров'я та якості життя пацієнтів.Документ Відкритий доступ Вибір системи електроживлення активних імплантованих пристроїв(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Фелді, Діана Андріївна; Козяр, Василь ВасильовичМедична практика широко використовує активні імплантовані пристрої для підтримки або заміни певних функцій організму. Проте, основною проблемою лишається термін функціонування таких пристроїв, який визначається енергоємністю джерела живлення. При закінченні строку дії джерела енергії потрібне хірургічне втручання для заміни пристрою або його батареї. Потреба в частій підзарядці робить пацієнта залежним від зовнішнього джерела живлення (підзаряджаючого пристрою) і обмежує пацієнту життєвий простір та вільне пересування. Для усунення цієї проблеми пропонується використовувати енергію, що генерується тілом людини. Енергія, яку виробляє людський організм, розподіляється на теплову, механічну та електричну. Найбільш перспективною є трансформація кінетичної енергії. Для версифікації джерел і гарантування надійності енергопостачання імплантованих пристроїв доцільно комбінувати використання кінетичної енергії тіла людини із додатковими системами перетворення і накопичення енергії. З огляду на це, пропонується система бездротового електроживлення активних імплантів, яка складається із сонячної панелі і ручного магнітно-електричного генератора, в якості первинних джерел, і літій-іонного акумулятора та іоністора, в якості накопичувачів енергії.