Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26359
Назва: Aвтореферaт дипломної роботи мaгiстрa
Автори: Сабітов, Дмитро Маратович
Бібліографічний опис: Сабітов Д.М. Назва : автореферат дипломної роботи магістра за спеціальністю „163 — біомедична інженерія“/ Д.М.Сабітов — Тернопіль: ТНТУ, 2018.
Дата публікації: 19-гру-2018
Дата внесення: 19-гру-2018
Країна (код): UA
Науковий керівник: Яворський, Богдан Іванович
Теми: 163
біомедична інженерія
Короткий огляд (реферат): Сабітов Дмитро Маратович. Методи контролю параметрів електрокардіологічних сигналів при фізичних навантаженнях. – Рукопис. Дипломна робота магістра за спеціальністю 163 – біомедична інженерія, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Тернопіль, 2018. Дипломну роботу магістра присвячено проблемі обробки та аналізу біомедичних сигналів, розглянуто найпоширеніші біосигнали, способи їх обробки. Окрім того було визначено найважливіші параметри електрокардіограм. Основна ідея даної роботи полягала у розробці нової методики обробки певного типу біосигналів з метою покращення якості вже існуючих алгоритмів. Розроблений метод аналізу ЕКГ-сигналів на основі вейвлет-перетворення дозволяє очистити кардіосигнал від шумів без втрати інформації. Результатом виконання даної роботи є метод виділення основних параметрів кардіосигналу. Розроблений програмний додаток дозволяє виділити з вхідного сигналу важливі параметри електрокардіограми. Розробка даної методики дозволить значно полегшити роботу над обробкою ЕКГ-сигналів.
Опис: На сьогоднішній день електроміографічне (ЕМГ) дослідження є провідним неінвазійним методом оцінювання структурнофункціонального стану м'язів та діагностики нервово-м'язових захворювань. Електроміографія (міо – м'язи і графо – пишу) базується на дослідженні біоелектричних потенціалів – електроміосигналів (ЕМС), що виникають в скелетних м’язах людини при порушенні м'язових волокон [1], зокрема їх нервово-м’язової активності. Електроміографію як метод діагностики в медицині застосовують для виявлення рівня ураження нервово-м'язового апарату (з огляду на функціональну і структурну будову нервово-м'язової системи) [2], визначення місця ураження м'язів і нервів, визначення поширеності процесу (локальний, поширений або генералізований), визначення характеру ураження (аксональне, демієлінізуюче, змішане).
Зміст: У першому роздiлi «Аналіз відомих методів опрацювання біомедичних сигналів» проведено аналітичний огляд основних видів біомедичних сигналів та методів їх опрацювання. Проведено комплексного поглибленого аналізу існуючих систем обробки біосигналів та розроблено загальну структурно-функціональну модель системи обробки електрокардіосигналів. У другому роздiлi «Цифрова фільтрація біомедичних сигналів» проведено аналіз існуючих способів фільтрації, які використовувались раніше чи використовуються наразі у медицині. Було проведено класифікацію фільтрів за їх імпульсними характеристиками. Провівши порівняння всіх вищеописаних фільтрів, проаналізувавши їх характеристики при обробці біомедичних сигналів, для виконання обробки ЕКГ сигналу було обрано вейвлет-перетворення. Даний спосіб обробки сигналів показав себе якісно в роботах аналізу ЕЕГ сигналів та електроміограм. Застосування даного способу у ЕКГ також доволі поширене і саме на основі вейвлет-перетворення буде здійснюватись розробка алгоритмічного забезпечення. У третьому роздiлi «Розробка алгоритмічного забезпечення» шляхом порівняння різних вейвлет-перетворень було обрано оптимальне. Окрім того було розроблено методику аналізу ЕКГ. Для перевірки працездатності створеної методики була використовувалась база ЕКГ Phisionet.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26359
Тип вмісту: Master Thesis
Розташовується у зібраннях:163 — біомедична інженерія

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Автореферат(Сабітов Д.).pdf369,69 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити


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

Інструменти адміністратора