Дистанційний безконтактний метод визначення деяких біосигналів людини з відеопотоку. Визначення артеріального тиску

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимошенко, Юрій Олександрович
dc.contributor.authorКоваль, Максим Дмитрович
dc.date.accessioned2025-02-19T08:41:23Z
dc.date.available2025-02-19T08:41:23Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 128 с., 25 табл., 25 рис., додаток, 20 джерел. Об’єкт дослідження – Застосування методу фотоплетизмографії в сфері охорони здоров’я. Предмет дослідження – безконтактний дистанційний метод визначення біосигналів (артеріального тиску, пульсу) людини. Мета роботи – розробка нейронної мережі для визначення показників біосигналів людини, зокрема артеріального тиску, з даних фотоплетизмограми, отриманої з відео-потоку. Актуальність – розробка неінвазійних дистанційних діагностичних програм для моніторингу серцево-судинної системи людини. Ця робота досліджує та аналізує підходи до вивчення біосигналів людини на основі фотоплетизмограми, яка є одним із найпоширеніших методів, із застосуванням машинного навчання для розв'язання задач регресії. Подальший розвиток предмету дослідження – оптимізація апроксимації артеріального тиску, виходячи з сигналу фотоплетизмограми.
dc.description.abstractotherMaster’s thesis: 128 pages, 25 tables, 25 figures, appendix, 20 sources. Object of study – The application of the photoplethysmography method in the field of healthcare. Subject of study – A contactless, remote method for determining human biosignals (blood pressure, pulse). Objective – Development of a neural network for determining human biosignal parameters, particularly blood pressure, from photoplethysmogram data obtained from video streams. Relevance – Development of non-invasive remote diagnostic programs for monitoring the human cardiovascular system. This work explores and analyzes approaches to studying human biosignals based on photoplethysmography, one of the most widely used methods, utilizing machine learning to solve regression tasks. Future development of the research subject – Optimization of blood pressure approximation based on the photoplethysmogram signal.
dc.format.extent137 с.
dc.identifier.citationКоваль, М. Д. Дистанційний безконтактний метод визначення деяких біосигналів людини з відеопотоку. Визначення артеріального тиску : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Коваль Максим Дмитрович. - Київ, 2024. - 137 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72604
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectбезконтакний метод
dc.subjectбіологічни сигнали людини
dc.subjectфотоплетизмограма
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectcontactless method
dc.subjecthuman biological signals
dc.subjectphotoplethysmogram
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectmachine learning
dc.subject.udc004.8:(616-079:616.12-008.33)- 028.23(043.3)
dc.titleДистанційний безконтактний метод визначення деяких біосигналів людини з відеопотоку. Визначення артеріального тиску
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Koval_magistr.pdf
Розмір:
2.85 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

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи