1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2025
  4. ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51612

Назва: Статистичні методи валідації моделі амплітудної варіабельності електрокардіосигналу
Інші назви: Statistical methods for validation of the ecg amplitude variability model
Автори: Мосій, Л. Є.
Mosiy, L. Y.
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис: Мосій Л. Є. Статистичні методи валідації моделі амплітудної варіабельності електрокардіосигналу / Л. Є. Мосій // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, 11-12 грудня 2025. — Т. : ФОП Паляниця В.А., 2025. — С. 310–312. — (Комп’ютерно-інформаційні технології та системи зв’язку).
Бібліографічне посилання: Мосій Л. Є. Статистичні методи валідації моделі амплітудної варіабельності електрокардіосигналу // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, Тернопіль, 11-12 грудня 2025. 2025. С. 310–312.
Bibliographic citation (APA): Mosiy, L. Y. (2025). Statystychni metody validatsii modeli amplitudnoi variabelnosti elektrokardiosyhnalu [Statistical methods for validation of the ecg amplitude variability model]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 11-12 December 2025, Ternopil, 310-312. PE Palianytsia V.A.. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO): Mosiy L. Y. (2025) Statystychni metody validatsii modeli amplitudnoi variabelnosti elektrokardiosyhnalu [Statistical methods for validation of the ecg amplitude variability model]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies” (Tern., 11-12 December 2025), pp. 310-312 [in Ukrainian].
Є частиною видання: Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 2025
Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 2025
Конференція/захід: ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Журнал/збірник: Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Дата публікації: 11-гру-2025
Дата внесення: 19-лют-2026
Видавництво: ФОП Паляниця В.А.
PE Palianytsia V.A.
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
Часове охоплення: 11-12 грудня 2025
11-12 December 2025
УДК: 004.942
Кількість сторінок: 3
Діапазон сторінок: 310-312
Початкова сторінка: 310
Кінцева сторінка: 312
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51612
ISBN: 978-614-8751-08-1
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://doi.org/10.1142/s0219519421500251
https://doi.org/10.32920/ryerson.14664297.v1
https://doi.org/10.1049/htl.2018.5029
https://doi.org/10.5772/13916
https://doi.org/10.1109/ehb55594.2022.9991673
https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2025-59-29
https://doi.org/10.31891/csit-2025-2-4
https://doi.org/10.1161/01.cir.101.23.e215
https://doi.org/10.2307/2286348
https://doi.org/10.1214/aoms/1177729437
Перелік літератури: 1. Mandal, S., & Sinha, N. (2021). Arrhythmia diagnosis from ECG signal analysis using statistical features and novel classification method. Journal of Mechanics in Medicine and Biology, 21(03), 2150025. https://doi.org/10.1142/s0219519421500251
2. Rahnama, N. (2021). Empirical Mode Decomposition and Analysis of Non- Stationary Cardiac Signals. Ryerson University Library and Archives. https://doi.org/10.32920/ryerson.14664297.v1
3. Senay, S. (2018). Time‐frequency BSS of biosignals. Healthcare Technology Letters, 5(6), 242–246. https://doi.org/10.1049/htl.2018.5029
4. Samar, K., Kas, O., & Noureddine, E. (2011). Using Hidden Markov Models for ECG Characterisation. In Hidden Markov Models, Theory and Applications. InTech. https://doi.org/10.5772/13916
5. Dragu, M.-A., Frunzete, M.-C., & Zirna, B.-A. (2022). Extraction and Statistical Analysis of Fetal Electrocardiogram. In 2022 E-Health and Bioengineering Conference (EHB) (pp. 01–04). 2022 E-Health and Bioengineering Conference (EHB). IEEE. https://doi.org/10.1109/ehb55594.2022.9991673
6. Sverstiuk А., & Mosiy, L. (2025). Mathematical modeling of electrocardiogram signal amplitude variability for information technology analysis of their morphological and rhythmic characteristics. Computer-integrated technologies: education, science, production, (59), 228-240. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2025-59-29
7. Mosiy, L., & Sverstiuk, A. (2025). Information technology for electrocardiographic signal analysis based on mathematical models of temporal and amplitude variability. Computer Systems and Information Technologies, (2), 36–44. https://doi.org/10.31891/csit-2025-2-4
8. Goldberger, A. L., Amaral, L. A. N., Glass, L., Hausdorff, J. M., Ivanov, P. Ch., Mark, R. G., Mietus, J. E., Moody, G. B., Peng, C.-K., & Stanley, H. E. (2000). PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet. Circulation, 101(23). https://doi.org/10.1161/01.cir.101.23.e215
9. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427. https://doi.org/10.2307/2286348
10. Anderson, T. W., & Darling, D. A. (1952). Asymptotic Theory of Certain “Goodness of Fit” Criteria Based on Stochastic Processes. The Annals of Mathematical Statistics, 23(2), 193–212. https://doi.org/10.1214/aoms/1177729437
References: 1. Mandal, S., & Sinha, N. (2021). Arrhythmia diagnosis from ECG signal analysis using statistical features and novel classification method. Journal of Mechanics in Medicine and Biology, 21(03), 2150025. https://doi.org/10.1142/s0219519421500251
2. Rahnama, N. (2021). Empirical Mode Decomposition and Analysis of Non- Stationary Cardiac Signals. Ryerson University Library and Archives. https://doi.org/10.32920/ryerson.14664297.v1
3. Senay, S. (2018). Time‐frequency BSS of biosignals. Healthcare Technology Letters, 5(6), 242–246. https://doi.org/10.1049/htl.2018.5029
4. Samar, K., Kas, O., & Noureddine, E. (2011). Using Hidden Markov Models for ECG Characterisation. In Hidden Markov Models, Theory and Applications. InTech. https://doi.org/10.5772/13916
5. Dragu, M.-A., Frunzete, M.-C., & Zirna, B.-A. (2022). Extraction and Statistical Analysis of Fetal Electrocardiogram. In 2022 E-Health and Bioengineering Conference (EHB) (pp. 01–04). 2022 E-Health and Bioengineering Conference (EHB). IEEE. https://doi.org/10.1109/ehb55594.2022.9991673
6. Sverstiuk A., & Mosiy, L. (2025). Mathematical modeling of electrocardiogram signal amplitude variability for information technology analysis of their morphological and rhythmic characteristics. Computer-integrated technologies: education, science, production, (59), 228-240. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2025-59-29
7. Mosiy, L., & Sverstiuk, A. (2025). Information technology for electrocardiographic signal analysis based on mathematical models of temporal and amplitude variability. Computer Systems and Information Technologies, (2), 36–44. https://doi.org/10.31891/csit-2025-2-4
8. Goldberger, A. L., Amaral, L. A. N., Glass, L., Hausdorff, J. M., Ivanov, P. Ch., Mark, R. G., Mietus, J. E., Moody, G. B., Peng, C.-K., & Stanley, H. E. (2000). PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet. Circulation, 101(23). https://doi.org/10.1161/01.cir.101.23.e215
9. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427. https://doi.org/10.2307/2286348
10. Anderson, T. W., & Darling, D. A. (1952). Asymptotic Theory of Certain "Goodness of Fit" Criteria Based on Stochastic Processes. The Annals of Mathematical Statistics, 23(2), 193–212. https://doi.org/10.1214/aoms/1177729437
Тип вмісту: Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
ISTCYSS_2025_Mosiy_L_Y-Statistical_methods_for_310-312.pdf933,85 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити
ISTCYSS_2025_Mosiy_L_Y-Statistical_methods_for_310-312__COVER.png375,31 kBimage/pngПереглянути/відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.