Програмно-апаратна система для навчання міоелектричному керуванню біонічними протезами у пацієнтів з ампутаціями

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШликов, Владислав Валентинович
dc.contributor.authorЗубань, Дмитро Володимирович
dc.date.accessioned2026-08-17T12:20:39Z
dc.date.available2026-08-17T12:20:39Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractАктуальність: Складність генерування стабільних ізольованих міоелектричних сигналів після ампутації та фізіологічний феномен мимовільної коактивації призводять до значного когнітивного навантаження та високого рівня відмов пацієнтів від використання сучасних біонічних протезів. Це зумовлює гостру клінічну потребу в розробці доступних програмно-апаратних комплексів із біологічним зворотним зв'язком для ефективної допротезної підготовки та навчання користувачів селективному контролю м'язів. Мета: підвищення ефективності програмно-апаратної системи для зчитування, обробки та візуалізації ЕМГ-сигналів у реальному часі для забезпечення біологічного зворотного зв'язку. Для досягнення мети поставлено наступні задачі: 1. Розробка програмно-апаратної системи для зчитування, обробки та візуалізації пЕМГ-сигналів у реальному часі для забезпечення біологічного зворотного зв'язку. 2. Створення алгоритмів математичної обробки та розпізнавання рухів. 3. Експериментальне тестування апаратного макета та оцінка ефективності програмно-апаратної системи.
dc.description.abstractotherThe thesis consists of 71 pages, 17 illustrations, 7 tables and 1 appendix. A total of 22 sources were reviewed. Relevance: The difficulty of generating stable, isolated myoelectric signals after amputation and the physiological phenomenon of involuntary coactivation lead to significant cognitive load and high rejection rates of modern bionic prostheses among patients. This creates an urgent clinical need to develop accessible hardware-software systems with biofeedback for effective pre-prosthetic training and teaching users selective muscle control. Purpose: improving the efficiency of a hardware-software system for reading, processing, and visualizing EMG signals in real-time to provide biofeedback. To achieve this goal, the following tasks were set: 1. Development of a hardware-software system for reading, processing, and visualizing sEMG signals in real-time to provide biofeedback. 2. Creation of algorithms for mathematical processing and motion recognition. 3. Experimental testing of the hardware mockup and evaluation of the hardware-software system's effectiveness.
dc.format.extent71 с.
dc.identifier.citationЗубань, Д. В. Програмно-апаратна система для навчання міоелектричному керуванню біонічними протезами у пацієнтів з ампутаціями : дипломна робота ... бакалавра : 163 Біомедична інженерія / Зубань Дмитро Володимирович. - Київ, 2026. - 71 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/82525
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectміоелектричне керування
dc.subjectбіонічний протез
dc.subjectіологічний зворотний зв'язок
dc.subjectповерхнева електроміографія
dc.subjectESP32
dc.subjectPython
dc.subjectmyoelectric control
dc.subjectbionic prosthesis
dc.subjectsurface electromyography
dc.subjectdigital signal processing
dc.subjectESP32
dc.subjectPython
dc.titleПрограмно-апаратна система для навчання міоелектричному керуванню біонічними протезами у пацієнтів з ампутаціями
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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