Інтелектуальна програмна система аналізу інтраопераційних ЕМГ-сигналів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorВовянко, Світлана Ігорівна
dc.contributor.authorВирвіхвіст, Єлизавета Ігорівна
dc.date.accessioned2026-07-03T13:34:20Z
dc.date.available2026-07-03T13:34:20Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractІнтелектуальна система аналізу інтраопераційних ЕМГ-сигналів може бути використана у нейрохірургії, хірургії основи черепа та інших напрямках інтраопераційного нейромоніторингу для контролю функціонального стану нервових структур під час оперативних втручань. Використання системи дозволяє реалізувати багатоканальний моніторинг ЕМГ-сигналів, автоматичний аналіз активності та формування попереджень при появі патологічних змін сигналу. Актуальність дипломної роботи полягає у розробці програмного прототипу інтелектуальної системи аналізу інтраопераційних ЕМГ-сигналів із використанням методів штучного інтелекту та багатоканального моніторингу сигналів у режимі, наближеному до реального часу. Об’єктом дипломної роботи є інтелектуальна система аналізу інтраопераційних ЕМГ-сигналів. Предметом дипломної роботи є методи обробки, аналізу та автоматичної класифікації інтраопераційних ЕМГ-сигналів із використанням алгоритмів машинного навчання. Метою дипломної роботи є підвищення швидкості та точності аналізу інтраопераційних ЕМГ-сигналів із використанням методів цифрової обробки сигналів та штучного інтелекту для оцінки функціонального стану нервових структур під час хірургічних втручань. Для досягнення поставленої мети, були визначені наступні завдання дослідження: 1. Проаналізувати особливості інтраопераційних ЕМГ- сигналів та методів машинного навчання для подальшої програмної реалізації системи. 2. Розробити програмну систему аналізу ЕМГ-сигналів. 3. Реалізувати модуль машинного навчання для класифікації сигналів. 4. Провести тестування та оцінити якість роботи моделі. У дипломній роботі було реалізовано програмний прототип інтелектуальної системи аналізу інтраопераційних ЕМГ-сигналів із використанням багатоканального моніторингу, алгоритму машинного навчання Random Forest та інтерактивної візуалізації сигналів. Мова програмування для реалізації – Python, середовище виконання Visual Studio code.
dc.description.abstractotherThe intelligent system for intraoperative EMG signal analysis can be used in neurosurgery, skull base surgery, and other areas of intraoperative neuromonitoring to monitor the functional state of neural structures during surgical interventions. The use of the system enables multichannel EMG signal monitoring, automatic activity analysis, and warning generation in the event of pathological signal changes. The relevance of the bachelor’s thesis lies in the development of a software prototype of an intelligent system for intraoperative EMG signal analysis using artificial intelligence methods and multichannel signal monitoring in a near real-time mode. The object of the bachelor’s thesis is an intelligent system for intraoperative EMG signal analysis. The subject of the bachelor’s thesis is methods of processing, analysis, and automatic classification of intraoperative EMG signals using machine learning algorithms. The purpose of the bachelor’s thesis is to improve the speed and accuracy of intraoperative EMG signal analysis using digital signal processing methods and artificial intelligence to assess the functional state of neural structures during surgical interventions. To achieve this goal, the following research objectives were identified: 1. Analyze the features of intraoperative EMG signals and machine learning methods for further software implementation of the system. 2. Develop a software system for EMG signal analysis. 3. Implement a machine learning module for signal classification. 4. To perform testing and evaluate the quality of the model. In the bachelor’s thesis, a software prototype of an intelligent system for intraoperative EMG signal analysis was implemented using multichannel monitoring, the Random Forest machine learning algorithm, and interactive signal visualization. The implementation programming language is Python, and the execution environment is Visual Studio Code.
dc.format.extent76 с.
dc.identifier.citationВирвіхвіст, Є. І. Інтелектуальна програмна система аналізу інтраопераційних ЕМГ-сигналів : дипломна робота ... бакалавра : 163 Біомедична інженерія / Вирвіхвіст Єлизавета Ігорівна. - Київ, 2026. - 76 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/82115
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectінтраопераційний нейромоніторинг
dc.subjectЕМГ
dc.subjectелектроміографія
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectбагатоканальний моніторинг
dc.subjectRandom Forest.
dc.subjectintraoperative neuromonitoring
dc.subjectEMG
dc.subjectelectromyography
dc.subjectmachine learning
dc.subjectmultichannel monitoring
dc.subjectRandom Forest
dc.titleІнтелектуальна програмна система аналізу інтраопераційних ЕМГ-сигналів
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Vyrvikhvist_Bakalavr.pdf
Розмір:
2.23 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

Бакалаврські роботи (БМІ)
Бакалаврські роботи