Іванько, Катерина ОлегівнаРезніченко, Данило Тарасович2026-01-142026-01-142024Резніченко, Д. Т. Аналіз електричної активності мозку для дослідження впливу больового стимулу на новонароджених : магістерська дис. : 176 Мікро- та наносистемна техніка / Резніченко Данило Тарасович. – Київ, 2024. – 71 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/78110Метою даної роботи є створення методу виявлення болю у новонароджених за допомогою аналізу параметрів сигналів електроенцефалограми (ЕЕГ) методами машинного навчання (МН). Об’єктом дослідження є дані ЕЕГ новонароджених. Предметом дослідження є моделі машинного навчання для аналізу параметрів сигналів ЕЕГ з метою виявлення болю у новонароджених. У першому розділі розглянуто основні принципи ЕЕГ, описано систему електродів ЕЕГ, а також нейрофізіологічні процеси, що відповідають за певні частотні інтервали (ритми) ЕЕГ. Другий розділ присвячений розгляду основних принципів машинного навчання. Описано різні моделі класифікаторів, їх переваги та недоліки. Розглянуто традиційні методи оцінки болю у новонароджених та їх обмеження. Також проведено аналіз попередніх дослідження щодо аналізу ЕЕГ методами МН для детектування болю у новонароджених. Наведено результати цих досліджень. У третьому розділі описано підготовку сигналів для машинного навчання, а також їх аналізу. Описано використані методи налаштування моделей МН та методи відбору найефективнішої підмножини ознак. Також у даному розділі описано веб-застосунок, що було реалізовано для автоматизації рутинних операцій, пов'язаних з обробкою даних та навчанням моделей. У результаті проведеної роботи було реалізовано програмне забезпечення для аналізу біомедичних сигналів, генерування та обробки ознак цих сигналів, а також налаштування та навчання класифікаторів. Було отримано моделі МН для детектування болю у новонароджених та визначення його рівню.71 с.ukЕЕГновонародженімашинне навчанняMaster Thesis