Алгоритми машинного навчання для моніторингу сердцево-судинної системи пацієнта

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМогильний, Сергій Борисович
dc.contributor.authorІвченко, Дмитро Святославович
dc.date.accessioned2018-06-27T12:54:15Z
dc.date.available2018-06-27T12:54:15Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenThe scientific task of researches of master's degree dissertation work is development of device of the portable monitoring of the cardiovascular system on the base of microcomputer and determination of optimal algorithm of machine studies. Task that decide, consist in the exposure of anomalies of work of heart by means of microcomputer, sensors and algorithm of machine studies on the base of model with normal behavior, and estimations of the obtained data for establishment of thresholding, that as a result спрацювання will create a caution signal. The decision of the above-mentioned task will be realized by partial взаємопов'язаних tasks. The applied task of researches of master's degree dissertation work is application of the projected device that is described in this work, in practice for determination of optimal algorithm of machine studies. His application is at treatment and warning of cardiovascular illnesses. From results got it is possible to mark during researches, that this work is the example of that, how the systems of the internet of things, stream communication of data and machine studies with visualization the exposures of problems can accelerate on the initial stages and to allow to the medical workers to improve results in the field of a cardiology and cardiovascular surgery.uk
dc.description.abstractruНаучной задачей исследований магистерской диссертационной работы является разработка устройства портативного мониторинга сердечно-сосудистой системы на базе микрокомпьютера и определения оптимального алгоритма машинной учебы. Задание что решаются, заключаются в выявлении аномалий работы сердца с помощью микрокомпьютера, датчиков и алгоритма машинной учебы на базе модели с нормальным поведением, и оценки полученных данных для установления порогового значения, которое в результате спрацювання будет создавать предупредительный сигнал. Решение вышеупомянутой задачи реализуется путем частичных взаимоувязанных задач. Прикладной задачей исследований магистерской диссертационной работы является применение спроектированного устройства, которое описано в данной работе, на практике для определения оптимального алгоритма машинной учебы. Его приложение при лечении и предупреждении сердечно-сосудистых болезней. Из результатов полученных в ходе исследований можно отметить, что данная работа является примером того, как системы интернета вещей, потоковой передачи данных и машинной учебы с визуализацией могут ускорить выявления проблем на начальных этапах и позволить медицинским работникам улучшить результаты в сфере кардиологии и сердечно-сосудистой хирургии.uk
dc.description.abstractukНауковою задачею досліджень магістерської дисертаційної роботи є розробка пристрою портативного моніторингу серцево-судинної системи на базі мікрокомп’ютера та визначення оптимального алгоритму машинного навчання. Завдання що вирішуються, полягають у виявленні аномалій роботи серця за допомогою мікрокомп’ютера, датчиків та алгоритму машинного навчання на базі моделі з нормальною поведінкою, та оцінки отриманих даних для встановлення порогового значення, яке в результаті спрацювання буде створювати попереджувальний сигнал. Вирішення вищезгаданої задачі реалізується шляхом часткових взаємопов’язаних задач. Прикладною задачею досліджень магістерської дисертаційної роботи є застосування спроектованого пристрою, який описаний в даній роботі, на практиці для визначення оптимального алгоритму машинного навчання. Його застосування при лікуванні та попередженні серцево-судинних хвороб. З результатів отриманих у ході досліджень можна зазначити, що дана робота є прикладом того, як системи інтернету речей, потокової передачі даних та машинного навчання з візуалізацією можуть пришвидшити виявлення проблем на початкових етапах та дозволити медичним працівникам поліпшити результати у сфері кардіології та серцево-судинної хірургії.uk
dc.format.page109 с.uk
dc.identifier.citationІвченко, В. С. Алгоритми машинного навчання для моніторингу сердцево-судинної системи пацієнта : магістерська дис. : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Івченко Дмитро Святославович. – Київ, 2018. – 109 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/23708
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпортативний монітор пацієнтаuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectелектрокардіографіяuk
dc.subjectкластеризаціяuk
dc.subjectвиявлення аномалійuk
dc.subject.udc004.738.5uk
dc.titleАлгоритми машинного навчання для моніторингу сердцево-судинної системи пацієнтаuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (РТПС)
Магістерські роботи