Програмний комплекс підтримки клінічного аналізу специфічних патернів ЕЕГ на основі машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОвчаренко, Ганна Романівна
dc.contributor.authorСидоренко, Аріанна Олексіївна
dc.date.accessioned2026-08-12T12:31:33Z
dc.date.available2026-08-12T12:31:33Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractТема дипломної роботи: «Програмний комплекс підтримки клінічного аналізу специфічних патернів ЕЕГ на основі машинного навчання». Обсяг дипломної роботи становить 63 сторінки, міститься 24 ілюстрації, 15 таблиць. Загалом опрацьовано 26 джерел. Актуальність пов’язана зі зростанням кількості неврологічних захворювань, зокрема епілепсії, яка є одним із найбільш поширених розладів нервової системи. Своєчасне виявлення епілептиформних патернів у ЕЕГ сигналах дозволяє значно підвищити ефективність лікування та покращити якість життя пацієнтів. Мета: автоматизація виявлення відхилень та специфічних патернів ЕЕГ у системі підтримки прийняття рішень в нейрофізіологічній клінічній практиці сигналів із використанням методів штучного інтелекту та веб-технологій. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі завдання: 1. Провести літературний аналіз предметної області та існуючих методів обробки; 2. Розробити алгоритм обробки ЕЕГ-сигналів та модель машинного навчання для автоматизованого виявлення епілептиформних патернів; 3. Розробити веб-застосунок для завантаження, аналізу та збереження результатів досліджень ЕЕГ; 4. Провести тестування та оцінку ефективності системи.
dc.description.abstractotherThesis topic: “A Software System for Supporting the Clinical Analysis of Specific EEG Patterns Based on Machine Learning.” The thesis consists of 63 pages and includes 24 figures and 15 tables. A total of 26 sources were reviewed. The relevance of the topic is associated with the increasing prevalence of neurological disorders, particularly epilepsy, which is one of the most common disorders of the nervous system. Timely detection of epileptiform patterns in EEG signals can significantly improve treatment effectiveness and enhance patients’ quality of life. Aim: to automate the detection of abnormalities and specific EEG patterns in a decision-support system for neurophysiological clinical practice using artificial intelligence methods and web technologies. To achieve this aim, the following tasks must be completed: 1. To conduct a literature review of the subject area and existing processing methods; 2. Develop an algorithm for processing EEG signals and a machine learning model for the automated detection of epileptiform patterns; 3. Develop a web application for uploading, analyzing, and saving EEG test results; 4. To test and evaluate the effectiveness of the system.
dc.format.extent63 с.
dc.identifier.citationСидоренко. А. О. Програмний комплекс підтримки клінічного аналізу специфічних патернів ЕЕГ на основі машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 163 Біомедична інженерія / Сидоренко Аріанна Олексіївна. - Київ, 2026. - 63 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/82424
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectелектроенцефалографія
dc.subjectаналіз ЕЕГ
dc.subjectнейромережевий модуль
dc.subjectінтериктальні епілептиформні розряди
dc.subjectEEG-BIDS
dc.subjectelectroencephalography
dc.subjectEEG analysis
dc.subjectneural network module
dc.subjectinterictal epileptiform discharges
dc.titleПрограмний комплекс підтримки клінічного аналізу специфічних патернів ЕЕГ на основі машинного навчання
dc.title.alternativeA Software System for Supporting the Clinical Analysis of Specific EEG Patterns Based on Machine Learning
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Sidorenko_bakalavr.pdf
Розмір:
2.24 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

Бакалаврські роботи (БМІ)
Бакалаврські роботи