Іванько, Катерина ОлегівнаРезніченко, Данило Тарасович2023-08-292023-08-292023Резніченко, Д. Т. Аналіз даних багатоканальної ЕЕГ та варіабельності ритму серця для детектування епілептичних нападів у новонароджених : дипломна робота … бакалавра : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Резніченко Данило Тарасович. – Київ, 2023. – 90 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/59597У даній роботі розглядаються основні принципи створення моделей на основі методів машинного навчання для автоматичного виявлення та передбачення епілептичних нападів у новонароджених. Метою даної роботи є створення методу виявлення та передбачення епілептичних нападів у новонароджених на основі аналізу сигналів ЕЕГ та ЕКГ (варіабельності серцевого ритму). У першій частині розглядаються основні принципи ЕЕГ та ЕКГ, особливості їх проведення у новонароджених та технічні стандарти при записі сигналів. Розглянуто основні види епілептичних нападів у новонароджених та їх прояви. У другій частині описано принципи машинного навчання, моделі класифікаторів з їх коротким описом та описом їх особливостей застосування. Також розглянуто попередні дослідження по даній темі з наведеними результатами цих досліджень. Третя частина присвячена обробці, аналізу сигналів ЕЕГ та ЕКГ та їх параметрів. Проведено відбір параметрів та проаналізовано точність різних методів машинного навчання. Також розглянуто можливість передбачення епілептичних нападів за допомогою машинного навчання. У результаті проведеної роботи було створено програми для машинного навчання класифікаторів та використання розроблених моделей з метою детектування епілептичних нападів у новонароджених.90 с.ukЕЕГЕКГВСРКРГепілепсіянападиновонародженімашинне навчанняBachelor Thesis