Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39410
Назва: | Методи та програмно-апаратні засоби опрацювання даних в системах моніторингу рівня цукру в крові |
Інші назви: | Methods, hardware and software for processing data in blood sugar monitoring systems |
Автори: | Баран, Сергій Олександрович Baran, Serhii Oleksandrovych |
Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя |
Бібліографічний опис: | Баран С. О. Методи та програмно-апаратні засоби опрацювання даних в системах моніторингу рівня цукру в крові : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „123 — комп’ютерна інженерія“ / С. О. Баран. — Тернопіль : ТНТУ, 2022. — 90 с. |
Bibliographic description: | Baran S. Methods, hardware and software for processing data in blood sugar monitoring systems. TNTU:Ternopil. 2022. 90 p. |
Дата публікації: | 20-гру-2022 |
Дата подання: | 20-гру-2022 |
Дата внесення: | 20-гру-2022 |
Видавництво: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя |
Країна (код): | UA |
Місце видання, проведення: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя |
Науковий керівник: | Луцків, Андрій Мирославович Lutskiv, Andriy |
Члени комітету: | Цуприк, Галина Богданівна Tsupryk, Halyna |
УДК: | 004.3, 004.8 |
Теми: | 123 комп’ютерна інженерія метод засіб опрацювання моніторинг діабет method tool processing monitoring diabet |
Кількість сторінок: | 90 |
Короткий огляд (реферат): | Мета кваліфікаційної роботи полягає у дослідженні методів і програмно-апаратних засобів опрацювання даних в системах моніторингу рівня цукру в крові.
У кваліфікаційній роботі проаналізовано існуючі підходи, методи та інструменти для визначення рівня цукру в крові людини і встановлено, що найбільш поширеними для побутового використання є пристрої інвазивного та неінвазивного вимірювання, а системи моніторингу в Україні відсутні або недосконалі, що не дає змоги забезпечити якість обслуговування пацієнтів та виконувати прогнозування розвитку цього захворювання.
Розроблено алгоритми функціонування глюкометра та глобальної інформаційної системи управління медичними даними, які в комплексі становлять систему цілодобового моніторингу та керування рівнем глюкози в крові пацієнта.
Побудовано та математично представлено концептуальну модель розподіленої архітектури системи збору та опрацювання даних для моніторингу рівня цукру в крові, що включає в себе сукупність локальних і центрального вузла управління і дає змогу обмінюватися повідомленнями та виконувати прогнозування розвитку хвороби. Реалізовано алгоритми прогнозування (класифікації) розвитку цукрового діабету на основі підходів дерев прийняття рішень, випадкового лісу, логістичної регресії та XGBoost. The purpose of the qualification work is to research methods and hardware and software for processing data in blood sugar monitoring systems. In the qualification work, the existing approaches, methods and tools for determining the level of sugar in human blood were analyzed and it was established that the most common for household use are devices for invasive and non-invasive measurement, and monitoring systems in Ukraine are absent or imperfect, which does not make it possible to ensure the quality of patient care and predict the development of this disease. Algorithms for the operation of the glucometer and the global information system for managing medical data have been developed, which together form a system of round-the-clock monitoring and control of the patient's blood glucose level. A conceptual model of the distributed architecture of the data collection and processing system for blood sugar monitoring, which includes a set of local and central control nodes and enables the exchange of messages and forecasting the development of the disease, is built and mathematically presented. Algorithms for predicting (classification) diabetes development based on decision tree, random forest, logistic regression and XGBoost approaches have been implemented. |
Зміст: | ВСТУП ...8 РОЗДІЛ 1 АНАЛІЗ СУЧАСНОГО СТАНУ ДОСЛІДЖЕНЬ У СФЕРІ ВИЯВЛЕННЯ, АНАЛІЗУ І ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ ЦУКРОВОГО ДІАБЕТУ .... 12 1.1. Аналіз статистики і факторів впливу на розвиток цукрового діабету ...12 1.2. Аналіз існуючих типів приладів для вимірювання рівня цукру в крові ...16 1.3. Висновки до розділу ...24 РОЗДІЛ 2 ПОБУДОВА АРХІТЕКТУРИ ПРОГРАМНО-АПАРАТНИХ ЗАСОБІВ ОПРАЦЮВАННЯ ДАНИХ В СИСТЕМАХ МОНІТОРИНГУ РІВНЯ ЦУКРУ В КРОВІ ...26 2.1. Структура та алгоритми роботи пристроїв вимірювання глюкози в крові...26 2.1.1. Система вбудованого глюкометра ...26 2.1.2. Система збору та опрацювання показників рівня глюкози в крові ...33 2.2. Можливі рішення щодо забезпечення розподіленості системи збору та опрацювання медичних даних ...37 2.3. Побудова моделі розподіленої архітектури системи збору та опрацювання даних у системах моніторингу рівня цукру в крові ...43 2.4. Висновки до розділу ...47 РОЗДІЛ 3 ПРОГРАМНА МОДЕЛЬ ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ ЦУКРОВОГО ДІАБЕТУ ...49 3.1. Аналіз даних для прогнозування розвитку цукрового діабету ...49 3.2. Виявлення кореляції між факторами впливу на розвиток діабету ...56 3.3. Препроцесинг даних при прогнозуванні розвитку цукрового діабету...60 3.4. Реалізація алгоритмів прогнозування розвитку захворюваності цукровим діабетом ...63 3.5. Висновки до розділу ...737 РОЗДІЛ 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ ...75 4.1. Охорона праці ...75 4.2. Особливості роботи та розлади здоров’я користувачів комп’ютерів, що формується під впливом роботи за комп’ютером. ...78 ВИСНОВКИ ... 82 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ...84 ДОДАТОК А ТЕЗИ КОНФЕРЕНЦІЙ ...87 |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39410 |
Власник авторського права: | © Баран Сергій Олександрович, 2022 |
Перелік літератури: | 1. Статистика захворювання цукровим діабетом. URL: https://www.who.int/diabetes/ (дата звернення 10.11.2022 р.). 2. Карамишева Т. В. Діабет. Сучасна енциклопедія з рекомендаціями / Тетяна Вікторівна Карамишева. Київ: Ексмо, 2016. 464 с. 3. Ахманов М. Настольна книга діабетика / М. Ахманов, Х. Астамирова. – Київ: Ексмо, 2015. 496 с. 4. Діагностика та контроль цукрового діабету. URL: https://indar.com.ua/ua/node/46 (дата звернення 11.11.2022 р.). 5. Неінвазивні глюкометри. URL: http://ukrdiagnostika.ua/press/portable- glucometer.html (дата звернення 13.11.2022 р.) 6. Segman Y. J. Device and Method for Noninvasive Glucose Assessment. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29575926/. 7. Python Tutorial. URL: https://www.w3schools.com/python/default.asp (дата звернення 15.11.2022 р.). 8. Pandas documentation. URL: https://pandas.pydata.org/docs/index.html (дата звернення 28.11.2022 р.). 9. Y. Bengio, R. Ducharme, and P. Vincent. A neural probabilistic language model. In Advances in Neural Information Processing Systems 13 (NIPS 2000). 2001. p. 932–938. 10. Graves and J. Schmidhuber. Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM networks. In 2005 International Joint Conference on Neural Networks (ICJNN’05). 2005. p. 23–43. 11. Preprocessing data. URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/ preprocessing.html#preprocessing (дата звернення 05.11.2022 р.). 12. API reference. URL: https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html (дата звернення 10.11.2022 р.). 13. Python-recsys on Github. URL: https://github.com/ocelma/python-recsys85 14. Preprocessing data. URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/ preprocessing.html#preprocessing (дата звернення 10.11.2022 р.) 15. G. Guido, A. Vitale, V. Astarita, F. Saccomanno, V. P. Giofr ́e, and V. Gallelli, “Estimation of safety performance measures from smartphone sensors,” Procedia— Social and Behavioral Sciences, vol. 54, pp. 2012. 1095–1103. 16. Луцків А.М., Баран С.О. Технології неінвазивного вимірювання рівня глюкози в крові. Матеріали Х науково-технічної конференції Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя «Інформаційні моделі, системи та технології» (8-9 грудня 2022 року). Тернопіль: ТНТУ. 2022. C. 114. 17. Луцків А.М., Баран С.О. Алгоритми машинного навчання для прогнозування рівня глюкози в крові. Матеріали Х науково-технічної конференції Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя «Інформаційні моделі, системи та технології» (8-9 грудня 2022 року). Тернопіль: ТНТУ. 2022. C. 114. 18. W. J. Zhang, S. X. Yu, Y. F. Peng, Z. J. Cheng, and C. Wang, “Driving habits analysis on vehicle data using error backpropagation neural network algorithm,” in Computing, Control, Information and Education Engineering, vol. 55, CRC Press, Guilin, China, 2015. 19. H. Drucker, J. C. Chris, L. Kaufman, A. Smola, and V. Vapnik, “Support vector regression machines,” in Advances in Neural Information Processing Systems, MIT Press, Cambridge, MA, USA. pp. 155–161, 1997. 20. H.-l. Feng, “Study on prediction model of ecological security index in Chongqing city based on SVR model,” Computer Science, vol. 40, no. 8. 2013. pp. 245– 248. 21. Z. Ramedani, M. Omid, A. Keyhani, S. Shamshirband, and B. Khoshnevisan, “Potential of radial basis function based support vector regression for global solar radiation prediction,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 39. 2014. pp. 1005–1011 22. API reference. URL: https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html (дата звернення 10.11.2022 р.).86 23. NumPy Reference. URL: https://numpy.org/doc/stable/reference/index. 24. Garbade M. J. Understanding K-means Clustering in Machine Learning. URL: https://towardsdatascience.com/understanding-k-means-clustering-in-machine-learning- 6a6e67336aa1 25. Катренко Л.А., Катренко А.В. Охорона праці в галузі комп’ютинґу. Львів: Магнолія-2006. 2012. 544 с. 26. Желібо Є. Безпека життєдіяльності. К.: 2001. 483 с |
Тип вмісту: | Master Thesis |
Розташовується у зібраннях: | 123 — комп’ютерна інженерія |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Baran_S_O.pdf | 3,65 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
Авторська_довідка_Барна.docx | 20,31 kB | Microsoft Word XML | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора