Комп'ютерно-iнтегрована багатоканальна система форс-мiографiчних вимiрювань

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorВонсевич, Костянтин Петрович
dc.contributor.authorТурик, Андрiй Iгорович
dc.date.accessioned2024-12-26T14:50:45Z
dc.date.available2024-12-26T14:50:45Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractОбсяг роботи: 88 стор. Кількість ілюстрацій: 51 шт. Кількість таблиць: 36 шт. Кількість джерел: 59 шт. Кількість формул: 3 шт У першому розділі розглянуто принципи вимірювання форс-міографічних сигналів та основні особливості їх аналізу. Здійснено огляд типових тензорезистивних датчиків, визначено їх оптимальну кількість та місце розташування на кінцівці пацієнта. Окремо розглянуто принципи побудови електричної схеми для досягнення необхідного відгуку сенсора. Описано принципи попередньої обробки сигналів, включаючи фільтрацію, нормалізацію, поділ на часові вікна з подальшим виділенням сигнальних ознак. Для класифікації визначених показників запропоновано використання моделі штучної нейронної мережі. У другому розділі було представлено розроблення функціональної схеми для вимірювання форс-міографічних сигналів, здійснено вибір основних компонентів для системи, розроблено схеми включення електричних елементів та описано процес проектування макету друкованої плати для її подальшого виготовлення й інтеграції до складу системи. Реалізовано власний варіант вимірювального пристрою. У третьому розділі запропоновано загальний алгоритм вимірювання форс-міографічних сигналів та визначено набір часових характеристик для подальшої класифікації рухів верхньої кінцівки. Представлено процес розроблення програмного забезпечення форс-міографічної системи та особливості його застосування. Спроектовано модель штучної нейронної мережі для здійснення машинної класифікації. Проведено експериментальне дослідження та апробацію розробленої системи на чотирьох видах рухів долоні. Виконано оцінювання достовірності отриманих результатів шляхом побудови матриці похибок класифікації. У четвертому розділі на основі створеної системи було сформовано стартап-проєкт «Комп’ютерно-інтегрована багатоканальна система форс-міографічних вимірювань». У ході написання розділу було розглянуто особливості ідеї стартапу, проведено аналіз можливості його реалізації та створено стратегію комерціалізації проекту в галузі біонічного протезування.
dc.description.abstractotherScope of work: 88 pages Number of illustrations: 51 Number of tables: 36 Number of sources: 59 Number of formulas: 3 The first section discusses the principles of measuring force-myographic signals and the main features of their analysis. An overview of typical strain gauge sensors is given, and their optimal number and location on the patient's limb is determined. The principles of constructing an electrical circuit to achieve the required sensor response are considered separately. The principles of signal pre-processing are described, including filtering, normalisation, division into time windows, followed by the selection of signal features. The use of an artificial neural network model is proposed for the classification of the identified indicators. The second section presents the development of a functional circuit for measuring force-myographic signals, the selection of the main components for the system, the development of wiring diagrams for electrical elements, and the process of designing a printed circuit board layout for its further manufacture and integration into the system. An own version of the measuring device is implemented. In the third section, a general algorithm for measuring force-myographic signals is proposed and a set of time characteristics is defined for further classification of upper limb movements. The process of developing the software of the force-myographic system and the features of its application are presented. An artificial neural network model for machine classification is designed. The experimental study and testing of the developed system on four types of palm movements are carried out. The reliability of the obtained results is assessed by constructing a classification error matrix. In the fourth chapter, a start-up project ‘Computer-integrated multichannel system of force-myographic measurements’ was formed on the basis of the created system. In the course of writing this chapter, the peculiarities of the startup idea were considered, the possibility of its implementation was analysed, and a strategy for commercialising the project in the field of bionic prosthetics was created.
dc.format.extent88 с.
dc.identifier.citationТурик, А. I. Комп'ютерно-iнтегрована багатоканальна система форс-мiографiчних вимiрювань : магістерська дис. : 174 Автоматизація , комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка / Турик Андрiй Iгорович. – Київ, 2024. – 88 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71377
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectforce myography
dc.subjectcomputer-integrated system
dc.subjectbionic prosthetics
dc.subjecttime characteristics
dc.subjectmachine learning
dc.subjectфорс-міографія
dc.subjectкомп’ютерно-інтегрована система
dc.subjectбіонічне протезування
dc.subjectчасові характеристики
dc.subjectмашинне навчання
dc.subject.udc612.88:616-77
dc.titleКомп'ютерно-iнтегрована багатоканальна система форс-мiографiчних вимiрювань
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
TurykA_master_2024.pdf
Розмір:
3.65 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 (КІТВП)
Магістерські роботи