Комп’ютерні засоби визначення ритму дихання на основі даних пульсоксиметра OxiMax

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНаливайчук, Микола Васильович
dc.contributor.authorКолесніков, Євгеній Олександрович
dc.date.accessioned2024-12-23T09:50:01Z
dc.date.available2024-12-23T09:50:01Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractАктуальність теми обумовлена зростанням потреби у неінвазивних методах моніторингу життєвих показників, зокрема ритму дихання. Цей параметр є важливим для діагностики та контролю стану пацієнтів у реальному часі. Сучасні пульсоксиметри, такі як OxiMax, забезпечують доступ до фотоплетизмографічних сигналів, які можуть бути використані для оцінки ритму дихання. Водночас ці сигнали схильні до впливу артефактів, пов’язаних із рухами пацієнта або змінами навколишнього середовища, що вимагає розробки ефективних алгоритмів їх обробки. Об'єкт дослідження – алгоритми обробки фотоплетизмографічних сигналів, які отримуються за допомогою пульсоксиметра OxiMax для визначення ритму дихання. Предмет дослідження – методи виділення дихальних компонентів із PPG-сигналів, алгоритми зменшення артефактів та підвищення точності оцінки ритму дихання. Мета роботи – розробка та впровадження ефективних комп’ютерних засобів для визначення ритму дихання на основі даних пульсоксиметра OxiMax із використанням сучасних методів обробки сигналів та штучного інтелекту. Наукова новизна полягає у розробці алгоритму визначення ритму дихання, що поєднує методи спектрального аналізу, адаптивної фільтрації та машинного навчання, з урахуванням специфіки сигналів пульсоксиметра OxiMax. Практична цінність роботи полягає у створенні програмного забезпечення, яке надає засоби точного та надійного визначення ритму дихання. Це сприятиме підвищенню ефективності моніторингу стану пацієнтів у клінічних умовах, полегшить виявлення порушень дихання та зменшить час, необхідний для їх діагностики. Апробація. Основні положення роботи були представлені на XVII науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 (Київ, 25-27 листопада 2024 р.) та на Х Міжнародній молодіжній науково-практичній інтернет-конференції «Наука і молодь в ХХІ сторіччі» (Полтава, 28 листопада 2024 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, 4-х розділів, висновків, списку літератури та додатків. У вступі обґрунтовано актуальність теми, визначено мету, завдання, об’єкт і предмет дослідження. Перший розділ присвячений аналізу сучасних методів оцінки ритму дихання на основі PPG-сигналів. Розглянуто принципи роботи пульсоксиметрів та специфіку їх сигналів. У другому розділі описано алгоритми обробки PPG-сигналів, зокрема методи фільтрації, виділення дихальних компонентів і компенсації артефактів. Наведено порівняльний аналіз обраних підходів. Третій розділ містить опис реалізації розробленої програми, що забезпечує автоматизовану обробку сигналів, та аналіз результатів її роботи на тестових даних. У висновках підсумовано результати дослідження, надано рекомендації щодо подальшого вдосконалення розроблених алгоритмів. Робота виконана на 80 аркушах, містить 3 додатки, 25 рисунків і 2 таблиці.
dc.description.abstractotherRelevance of the topic is determined by the increasing demand for non-invasive methods of monitoring vital signs, particularly respiratory rate. This parameter is crucial for diagnosing and monitoring patient conditions in real time. Modern pulse oximeters, such as OxiMax, provide access to photoplethysmographic (PPG) signals, which can be utilized to assess respiratory rate. However, these signals are susceptible to artifacts caused by patient movements or environmental factors, necessitating the development of efficient algorithms for signal processing. Object of study – algorithms for processing photoplethysmographic signals obtained using the OxiMax pulse oximeter to determine respiratory rate. Subject of study – methods for extracting respiratory components from PPG signals, algorithms for reducing artifacts, and improving the accuracy of respiratory rate estimation. Purpose of the study – to develop and implement effective computational tools for determining respiratory rate based on OxiMax pulse oximeter data using modern signal processing methods and artificial intelligence. Scientific novelty lies in the development of a respiratory rate detection algorithm that integrates spectral analysis methods, adaptive filtering, and machine learning, taking into account the specific characteristics of OxiMax pulse oximeter signals. Practical significance of the work lies in creating software that ensures accurate and reliable determination of respiratory rate. This will enhance the efficiency of patient monitoring in clinical settings, facilitate the detection of breathing disorders, and reduce the time required for diagnosis. Testing and approval. The main provisions of the study were presented at the XVII scientific conference of master's and postgraduate students "Applied Mathematics and Computing" AMC-2024 (Kyiv, November 25-27, 2024) and at the X International Youth Scientific and Practical Online Conference "Science and Youth in the 21st Century" (Poltava, November 28, 2024). Structure and scope of the work. The master's thesis consists of an introduction, three chapters, conclusions, a list of references, and appendices. The introduction substantiates the relevance of the topic and defines the purpose, objectives, object, and subject of the study. The first chapter is dedicated to analyzing modern methods for assessing respiratory rate based on PPG signals. It reviews the principles of pulse oximeter operation and the specifics of their signals. The second chapter describes algorithms for PPG signal processing, including filtering methods, extraction of respiratory components, and artifact compensation. A comparative analysis of the selected approaches is presented. The third chapter provides details on the implementation of the developed software for automated signal processing and analyzes its performance on test data. The conclusions summarize the study results and offer recommendations for further improvement of the developed algorithms. The thesis comprises 80 pages, includes 3 appendices, 25 figures, and 2 tables.
dc.format.extent87 с.
dc.identifier.citationКолесніков, Є. О. Комп’ютерні засоби визначення ритму дихання на основі даних пульсоксиметра OxiMax : магістерська дис. : 123 Комп'ютерна інженерія / Колесніков Євгеній Олександрович . – Київ, 2024. – 87 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71251
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectритм дихання
dc.subjectфотоплетизмографія
dc.subjectпульсоксиметр
dc.subjectалгоритми обробки сигналів
dc.subjectrespiratory rate
dc.subjectphotoplethysmography
dc.subjectsignal processing algorithms
dc.subjectmonitoring automation
dc.subject.udc004.77
dc.titleКомп’ютерні засоби визначення ритму дихання на основі даних пульсоксиметра OxiMax
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Kolesnikov_YO_KV31mp_magistr_2024.docx
Розмір:
8.02 MB
Формат:
Microsoft Word XML
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 (СПСКС)
Магістерські роботи