Система визначення ознак апное сну на основі аналізу варіабельності ритму серця

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПопов, Антон Олександрович
dc.contributor.authorСамсоненко, Аміна Сергіївна
dc.date.accessioned2024-07-04T10:30:27Z
dc.date.available2024-07-04T10:30:27Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractОб’єктом дослідження цієї роботи є ознаки апное сну на основі аналізу варіабельності ритму серця. Предметом роботи - є система визначення ознак апное сну на основі аналізу варіабельності ритму серця. Метою роботи є класифікація епізоду апное методами машинного навчання та її перевірка на реальних даних. В першому розділі проаналізували вплив апное на параметри варіабельності ритму серця та розглянули готові рішення алгоритмів машинного навчання детекції апное. В другому розділі наведено огляд обраної бази даних та сформоване завдання щодо обрахунку ознак. В третьому розділі отримали чотири набори тренувальних та тестових вибірок даних з ознаками, що розраховані з параметрів варіабельності ритму серця, а також з коефіцієнтів перетворення Фур’є і спектрограми. У четвертому розділі, що присвячено використанню методів машинного навчання отримали готовий алгоритм машинного навчання детекції апное на методі опорних векторів та класифікаторі випадкового лісу. У п’ятому розділі - схемну реалізацію пристрою ЕКГ з одним відведенням. У шостому розділі, що присвячено тестуванню системи, якісно оцінили ефективність роботи системи, визначили переваги та недоліки реалізації.
dc.description.abstractotherThe object of research of this work is the features of sleep apnea based on the analysis of heart rhythm variability. The subject of the work is a system for determining the signs of sleep apnea based on the analysis of heart rhythm variability. The aim of the work is to obtain a classification of apnea and normal conditions with sufficient accuracy and to develop a portable ECG recording device. In the first section, the effect of apnea on heart rate variability parameters was analyzed and ready-made solutions of machine learning algorithms for apnea detection were considered. The second section provides an overview of the selected database and the created task for the calculation of features. In the third section, we received four sets of training and test data samples with features calculated from heart rate variability parameters, as well as from Fourier transform coefficients and spectrograms. In the fourth chapter, devoted to the use of machine learning methods, a ready-made machine learning algorithm for apnea detection using the support vector method and the random forest classifier was obtained. In the fifth chapter, there is a schematic implementation of the single-lead ECG device. In the sixth chapter, which is devoted to system testing, the efficiency of the system was qualitatively assessed, and the advantages and disadvantages of implementation were determined.
dc.format.extent96 с.
dc.identifier.citationСамсоненко, А. С. Система визначення ознак апное сну на основі аналізу варіабельності ритму серця : магістерська дис. : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Самсоненко Аміна Сергіївна. – Київ, 2024. – 96 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/67745
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.titleСистема визначення ознак апное сну на основі аналізу варіабельності ритму серця
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Samsonenko_magistr.pdf
Розмір:
18.26 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 (ЕІ)
Магістерські роботи