Аналіз електроміограм методами машинного навчання для виявлення хвороби Паркінсона
Вантажиться...
Дата
2022
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Об’єктом дослідження є сигнали електричної активності м’язів та мозку.
Предмет роботи – аналіз сигналів електроміограм та електроенцефалограм
здорової людини та пацієнтів з ознаками хвороби Паркінсона.
Метою роботи є розробка методики обробки сигналів ЕМГ та ЕЕГ для
виявлення хвороби Паркінсона.
У першому розділі розглянуто загальні положення про генезис та методи
діагностики хвороби Паркінсона, патофізіологія хвороби, причини виникнення
та процеси, що відбуваються в організмі при цьому.
У другому розділі описані основні методи цифрової обробки сигналів, а
також характеристики ЕМГ та ЕЕГ.
У третьому розділі показано різноманітні типи систем машинного
навчання, згрупованих у певні категорії на основі ознак. Основна увага
приділялася методам машинного навчання з вчителем, які далі
використовувалися при розробці методики.
Четвертий рοзділ присвячено розробці методики обробки сигналів ЕМГ
та ЕЕГ для виявлення хвороби Паркінсона, було порівняно дискримінаційні
здібності класифікації окремо за параметрами ЕЕГ та ЕМГ, а також за їх
комбінацією.
Опис
Ключові слова
електрична активність мʼязів, електрична активність мозку, обробка сигналів ЕМГ та ЕЕГ, хвороба Паркінсона
Бібліографічний опис
Мушта, С. А. Аналіз електроміограм методами машинного навчання для виявлення хвороби Паркінсона : магістерська дис. : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Мушта Семен Андрійович. – Київ, 2022. – 113 с.