Автоматизована система обробки результатів міографічного експеременту біологічних тканин

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСтельмах, Наталія Володимирівна
dc.contributor.authorСтороженко, Владислав Володимирович
dc.date.accessioned2024-12-26T13:44:48Z
dc.date.available2024-12-26T13:44:48Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація присвячена розробці та дослідженню методів аналізу біоелектричних потенціалів м'язів для систем протезування верхніх кінцівок. Робота містить 90 сторінок, 15 рисунків, 12 таблиць та 25 джерел літератури. У роботі проведено комплексний аналіз сучасних методів реєстрації та обробки міографічних сигналів. Досліджено особливості формування та реєстрації біоелектричних потенціалів при різних патологічних станах м'язової системи. Розроблено алгоритми цифрової обробки сигналів, що забезпечують ефективне придушення шумів та виділення інформативних характеристик. Створено систему моніторингу та оцінки параметрів міографічних сигналів, що дозволяє проводити комплексний аналіз м'язової активності. Розроблено та експериментально перевірено алгоритм класифікації жестів, що враховує особливості реєстрації сигналів у пацієнтів з ампутованими кінцівками. Експериментальні дослідження проведено на групі з 40 учасників (20 здорових добровольців та 20 пацієнтів з ампутацією верхньої кінцівки). Результати показали високу ефективність розробленої системи з точністю класифікації жестів до 98.5%.
dc.description.abstractotherThe thesis is devoted to the development and research of methods for analyzing bioelectric muscle potentials for upper limb prosthetic systems. The work contains 90 pages, 15 figures, 12 tables, and 25 literature sources. The paper presents a comprehensive analysis of modern methods for recording and processing myographic signals. The features of bioelectric potentials formation and registration in various pathological conditions of the muscular system were investigated. Digital signal processing algorithms have been developed that provide effective noise suppression and extraction of informative characteristics. A system for monitoring and evaluating myographic signal parameters has been created, allowing comprehensive analysis of muscle activity. An algorithm for gesture classification has been developed and experimentally verified, taking into account the peculiarities of signal registration in patients with amputated limbs. Experimental studies were conducted on a group of 40 participants (20 healthy volunteers and 20 patients with upper limb amputation). The results showed high efficiency of the developed system with gesture classification accuracy up to 98.5%.
dc.format.extent91 с.
dc.identifier.citationСтороженко, В. В. Автоматизована система обробки результатів міографічного експеременту біологічних тканин : магістерська дис. : 174 Автоматизація , комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка / Стороженко Владислав Володимирович. – Київ, 2024. – 91 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71371
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectелектроміографія
dc.subjectбіоелектричні потенціали
dc.subjectцифрова обробка сигналів
dc.subjectкласифікація жестів
dc.subjectпротезування
dc.subject.udc621.391.3
dc.titleАвтоматизована система обробки результатів міографічного експеременту біологічних тканин
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
StorozhenkoV_master_2024.pdf
Розмір:
1.9 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (КІТВП)
Магістерські роботи