Апаратно-програмний комплекс для виявлення ознак апное на основі машинного навчання
| dc.contributor.advisor | Наливайчук, Микола Васильович | |
| dc.contributor.author | Ступницький, Іван Валерійович | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-18T13:26:40Z | |
| dc.date.available | 2024-09-18T13:26:40Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Кваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (84 с., 12 рис., 3 додатки). Об'єкт дослідження — розробка програмного забезпечення для виявлення ознак апное сну за допомогою алгоритмів машинного навчання. Ця система дозволяє аналізувати біомедичні дані в реальному часі для діагностики та моніторингу стану пацієнтів. Програмне забезпечення надає можливість: аналізувати фізіологічні параметри (дихання, серцебиття тощо); забезпечувати високу точність та надійність даних; використовувати механізми машинного навчання для підвищення ефективності діагностики. Використані технології включають Python, та різноманітні ліби для розробки нейронних мереж, які спеціалізуються на обробці біомедичних сигналів. В процесі розробки: − проведено аналіз існуючих методів виявлення апное; − сформульовані технічні вимоги до програмного забезпечення; − розроблена модель машинного навчання для аналізу даних апное; Упровадження цього програмного забезпечення в медичних закладах дозволить збільшити ефективність діагностики апное сну і покращити якість лікування пацієнтів. | |
| dc.description.abstractother | The qualification work includes an explanatory note note (84 p., 12 fig., 3 appendices). The object of the research is the development of software for detecting signs of sleep apnea using machine learning algorithms. This system allows the analysis of biomedical data in real time for the diagnosis and monitoring of the patient's condition. The software provides an opportunity to: analyze physiological parameters (breathing, heartbeat, etc.); ensure high accuracy and reliability of data; use machine learning mechanisms to improve the efficiency of diagnostics. Technologies used include Python, and various libs for developing neural networks that specialize in biomedical signal processing. In the development process: - an analysis of existing methods of detecting apnea was carried out; - formulated technical requirements for the software; - developed machine learning model for apnea data analysis; Implementation of this software in medical institutions will increase the efficiency of sleep apnea diagnosis and improve the quality of patient treatment. | |
| dc.format.extent | 94 с. | |
| dc.identifier.citation | Ступницький, І. В. Система автоматизації обліку орендодавців для фермерського господарства : дипломний проект ... бакалавра : 123 Комп'ютерна інженерія / Ступницький Іван Валерійович. – Київ, 2024. – 94 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69032 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | програмне забезпечення | |
| dc.subject | машинне навчання | |
| dc.subject | апное сну | |
| dc.subject | Python | |
| dc.subject | software | |
| dc.subject | machine learning | |
| dc.subject | sleep apnea | |
| dc.subject | Python. | |
| dc.title | Апаратно-програмний комплекс для виявлення ознак апное на основі машинного навчання | |
| dc.type | Bachelor Thesis |