Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43469
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.advisorХвостівський, Микола Орестович-
dc.contributor.advisorKhvostivskyi, Mykola-
dc.contributor.authorДудар Тарас Андрійович, Тарас Андрійович-
dc.contributor.authorDudar, Taras-
dc.date.accessioned2024-01-11T09:38:18Z-
dc.date.available2024-01-11T09:38:18Z-
dc.date.issued2023-12-26-
dc.date.submitted2023-12-04-
dc.identifier.citationДудар Т. А. Метод та програмний засіб вейвлет обробки ФКГ сигналів для виявлення стенозу аортального клапана серця : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „163 — біомедична інженерія“ / Т.А. Дудар. — Тернопіль: ТНТУ, 2023. — 78 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43469-
dc.description.abstractВ роботі був розроблений метод, алгоритм та програмний засіб вейвлет обробки ФКГ сигналів при виявлення патології клапана серця, зокрема стенозу аортального. В ядро розробки методу та алгоритму обробки ФКГ сигналів закладено вейвлетобробку з базисом Гауса, яке забезпечує процес дослідження закону зміни параметрів сигналу в часі при врахуванні часової різномасштабності через діагностичні показники у вигляді вейвлет спектрів. Такі показники дають змогу виявити прояв стенозу аортального клапана серця. Розроблено програмний засіб вейвлет обробки ФКГ сигналів в середовищі Matlab у складі комп’ютеризованих фонокардіографів для виявлення стенозу аортального клапана серця. Встановлено, що розроблений програмний засіб у складі комп’ютеризованих фонокардіографів уможливлює процес автоматизованої обробки сигналів ФКГ при виявленні аортального стенозу.uk_UA
dc.description.abstractIn the work, a method, algorithm and software tool for wavelet processing of FCG signals for detection of stenosis of the aortic valve of the heart were developed. Wavelet transformation with a Gaussian basis function was integrated into the core of the method and algorithm for processing FCG signals. It is proposed to use the averaged values of wavelet spectra, which provide the process of studying time fluctuations in the time structure of FCG signals at different values of the time scale, as diagnostic information regarding the signs of stenosis of the aortic valve of the heart. Such a study is important in the operative detection of various genesis of pathologies in the state of the heart valve. The GUIDE MATLAB shell implements a software tool for processing FCG signals with a graphic shell for computer FCG systems based on the processing algorithm, which is built on the Wavelet processing method with the Gaussian basis function.uk_UA
dc.description.tableofcontentsВСТУП 8 РОЗДІЛ 1. АНАЛІЗ НАПРЯМУ ДОСЛІДЖЕННЯ 10 1.1. Стеноз аортального клапана серця 10 1.2. Методи діагностики стенозу аортального клапана серця 12 1.2.1. Опитування та огляд 12 1.2.2. Аускультація 12 1.2.3. Електрокардіографія 13 1.2.4. Ехокардіографія 14 1.2.5. Фонокардіографія 16 1.3. Існуючі математичні моделі ФКГ-сигналів як фундаментальні ядра методів їх обробки 18 1.4. Відомі методи обробки ФКГ-сигналів 19 1.4.1. Спектральний метод 19 1.4.2. Синфазний метод 19 1.4.3. Фільтровий метод 22 1.5 Висновки до розділу 1 21 РОЗДІЛ 2. МЕТОД, АЛГОРИТМ ВЕЙВЛЕТ ОБРОБКИ ФКГ-СИГНАЛІВ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ СТЕНОЗУ АОРТАЛЬНОГО КЛАПАНА СЕРЦЯ 24 2.1. Реєстрація ФКГ-сигналів 24 2.2. Параметри ФКГ-сигналу 28 2.3. Метод вейвлет обробки ФКГ-сигналу при стенозі аортального клапана серця 32 2.4. Алгоритм вейвлет обробки ФКГ-сигналу при стенозі аортального клапана серця 36 2.5. Висновки до розділу 3 38 РОЗДІЛ 3. ПРОГРАМНИЙ ЗАСІБ ОБРОБКИ ФКГ-СИГНАЛІВ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ СТЕНОЗУ АОРТАЛЬНОГО КЛАПАНА СЕРЦЯ 39 3.1. Блок-схема програмного забезпечення вейвлет обробки ФКГ-сигналу 39 3.2. Реалізація програмного засобу вейвлет обробки ФКГ-сигналу 40 3.3. Результати виявлення стенозe аортального 44 3.4. Програмний засіб вейвлет обробки ФКГ-сигналу з графічною оболонкою 47 3.5. Висновки до розділу 4 50 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 52 4.1 Охорона праці 52 4.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 54 4.3 Висновки до розділу 4 56 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 57 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 58 ДОДАТКИ 64 ДОДАТОК А. Копія тези 65 ДОДАТОК Б. Сертифікат учасника конференції 72 ДОДАТОК Б. Код програмного засобу вейвлет обробки ФКГ-сигналу 73uk_UA
dc.format.extent78-
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.subject163uk_UA
dc.subjectбіомедична інженеріяuk_UA
dc.subjectметодuk_UA
dc.subjectалгоритмuk_UA
dc.subjectпрограмний засібuk_UA
dc.subjectGUIDEuk_UA
dc.subjectMATLABuk_UA
dc.subjectвейвлет обробкаuk_UA
dc.subjectФКГ сигналиuk_UA
dc.subjectаортального клапана серцяuk_UA
dc.subjectmethoduk_UA
dc.subjectalgorithmuk_UA
dc.subjectsoftwareuk_UA
dc.subjectFCG signalsuk_UA
dc.subjectwavelet processinguk_UA
dc.subjectheart aortic valve stenosisuk_UA
dc.titleМетод та програмний засіб вейвлет обробки ФКГ сигналів для виявлення стенозу аортального клапана серцяuk_UA
dc.title.alternativeThe Method, Algorithm and Software Tool of FCG Signals Wavelet Processing for Detection of the Heart Aortic Valve Stenosisuk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Дудар Тарас Андрійович, 2023uk_UA
dc.contributor.committeeMemberДунець, Василь Любомирович-
dc.coverage.placenameТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, кафедра біотехнічних системuk_UA
dc.subject.udc611.12uk_UA
dc.subject.udc004.42uk_UA
dc.subject.udc519.6uk_UA
dc.relation.references1. Baumgartner H, Falk V, Bax JJ, De Bonis M, Hamm C, Holm JP, et al. ESC/EACTS Guidelines for the management of valvular heart disease. Eur Heart J. 2017;38(36): 2739–2791. Available from: doi: 10.1093/eurheartj/ehx391.uk_UA
dc.relation.references2. Dal-Bianco JP, Aikawa E, Bischoff J, et al. Myocardial infarction alters adaptation of the tethered mitral valve. J Am Coll Cardiol. 2016; 67(3): 275–287. doi:10.1016/j.jacc.2015.10.092.uk_UA
dc.relation.references3. Deferm S, Bertrand PB, Verbrugge FH, et al. Atrial functional mitral regurgitation: JACC review topic of the week. J Am Coll Cardiol. 2019;73(19):2465–2476. doi:10.1016/j.jacc.2019.02.061.uk_UA
dc.relation.references4. Deferm S, Bertrand PB, Verhaert D, et al. Mitral annular dynamics in AF versus sinus rhythm: Novel insights into the mechanism of AFMR. JACC Cardiovasc Imaging. 2021;S1936–878X(21)00440-X. doi:10.1016/j. jcmg.2021.05.019.uk_UA
dc.relation.references5. Donal, E; Panis, V (October 2021). "Interaction between mitral valve apparatus and left ventricle. Functional mitral regurgitation: A brief state-of-the-art overview". Advances in Clinical and Experimental Medicine. 30 (10): 991–997. doi:10.17219/acem/143324. PMID 34714608. S2CID 240154628.uk_UA
dc.relation.references6. Gertz ZM, Raina A, Saghy L, et al. Evidence of atrial functional mitral regurgitation due to atrial fibrillation: Reversal with arrhythmia control. J Am Coll Cardiol. 2011;58(14):1474–1481. doi:10.1016/j.jacc.2011.06.032uk_UA
dc.relation.references7. Grayburn PA, Sannino A, Packer M. Proportionate and disproportionate functional mitral regurgitation: A new conceptual framework that reconciles the results of the MITRA-FR and COAPT trials. JACC Cardiovasc Imaging. 2019;12(2):353–362. doi:10.1016/j.jcmg.2018.11.006.uk_UA
dc.relation.references8. Eng MH, Wang DD. Transseptal transcatheter mitral valve replacement for post- surgical mitral failures. Intervent Cardiol Rev. 2018;13(2): 77–80. Available from: doi: 10.15420/icr.2017:16:3.uk_UA
dc.relation.references9. Iung B, Baron G, Butchartv EG, Delahaye F, Gohlke-Baerwolf CW, Leavang OW, et al. A prospective survey of patients with valvular heart disease in Europe: The Euro Heart Survey on Valvular Heart Disease. Eur Heart J. 2003;24: 1231– 1243. Available from: doi: 10.1016/50195-668X(03)00201-X.uk_UA
dc.relation.references10. Kang DH, Park SJ, Shin SH, et al. Angiotensin receptor neprilysin inhibitor for functional mitral regurgitation. Circulation. 2019;139(11):1354–1365. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.118.037077.uk_UA
dc.relation.references11. Levine RA, Hagege AA, Judge DP, et al. Mitral valve disease: Morphology and mechanisms. Nat Rev Cardiol. 2015;12(12):689–710. doi:10.1038/nrcardio.2015.161.uk_UA
dc.relation.references12. Madesis A, Tsakiridis K, Zarogoulidis P, Katsikogiannis N, Machairiotis N, Kougioumtzi I, et al. Review of mitral valve insufficiency: repair or replacement. J Thorac Dis. 2014;6(1): 39–51. Available from: doi: 10.3978/j.issn.2072- 1439.2013.10.20.uk_UA
dc.relation.references13. Melillo E, Ancona F, Buzzatti N, Denti P, Agricola E. A challenging mitral valve anatomy for percutaneous repair with MitraClip: Cleft posterior leaflet. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2019;20(12):1433–1434. doi:10.1093/ehjci/jez175.uk_UA
dc.relation.references14. Marsit O, Clavel MA, Cote-Laroche C, et al. Attenuated mitral leaflet enlargement contributes to functional mitral regurgitation after myocardial infarction. J Am Coll Cardiol. 2020;75(4):395–405. doi:10.1016/j.jacc.2019.11.039.uk_UA
dc.relation.references15. Sweeney J, Dutta T, Sharma M, et al. Variations in mitral valve leaflet and scallop anatomy on 3-dimensional transesophageal echocardiography. J Am Soc Echocardiogr. 2021;S0894–7317(21)00598-8. doi:10.1016/j.echo.2021.07.010.uk_UA
dc.relation.references16. Stone GW, Lindenfeld J, Abraham WT, et al. Transcatheter mitral-valve repair in patients with heart failure. N Engl J Med. 2018;379(24):2307–2318. doi:10.1056/NEJMoa1806640.uk_UA
dc.relation.references17. Gianelly, R. E., Popp, R. L. and Hultgren, H. N. (1970). Heart sounds in patients with homograft replacement of the mitral valve. Circulation, 42, 309.uk_UA
dc.relation.references18. Lim, Eric; Ali, Ziad A; Barlow, Clifford W; Hosseinpour, A Reza; Wisbey, Christopher; Charman, Susan C; Wells, Francis C; Barlow, John B; (2002) Determinants and assessment of regurgitation after mitral valve repair. The Journal of thoracic and cardiovascular surgery, 124 (5). pp. 911-917. ISSN 0022-5223 DOI: https://doi.org/10.1067/mtc.2002.125341.uk_UA
dc.relation.references19. Jun Heum Yon, Song Ook Han, Yun Hee Lim, Kye Min Kim, Youn Suk Lee, Ki Hyuk Hong. (2000). Experience of Phonocardiogram during the Mitral Valve Replacement. Korean Journal of Anesthesiology. 39(2):275-277. DOI: https://doi.org/10.4097/kjae.2000.39.2.275.uk_UA
dc.relation.references20. Debbal S., Bereksi-Reguig F. Spectral analysis of the PCG signals. The Internet Journal of Medical Technology. 2006. Volume 4 Number 1.uk_UA
dc.relation.references21. Aortic Stenosis: Symptoms, Diagnosis & Treatment. URL: https://www.heartvalve-surgery.com/aortic-stenosis-valve-heart-narrowing.php. Режим доступу (11.10.2023)uk_UA
dc.relation.references22. Franchevska H., Khvostivskyi M., Dozorskyi V., Yavorska E., Zastavnyy O. The Method and Algorithm for Detecting the Fetal ECG Signal in the Presence of Interference. Proceedings of the 1st International Workshop on Computer Information Technologies in Industry 4.0 (CITI 2023). CEUR Workshop Proceedings. Ternopil, Ukraine, June 14-16, 2023. P.263-272. ISSN 1613-0073.uk_UA
dc.relation.references23. Palaniza Y., Yavorska E., Shadrina H., Dediv L. (2018) Phonocardiosignal as a periodically correlated stochastic process preprocessing algorithm structure grounding. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 91, no 3, pp. 143-152.uk_UA
dc.relation.references24. H. Osuhivs'ka and I. Kyslak, "Random processes statistic application for cardiosignals characteristics determination," MMET '96. VIth International Conference on Mathematical Methods in Electromagnetic Theory. Proceedings, Lviv, Ukraine, 1996, pp. 264-266, doi: 10.1109/MMET.1996.565708.uk_UA
dc.relation.references25. Hvostivska L.V., Osukhivska H.M., Hvostivskyy M.O., Shadrina H.M., Dediv I.Yu. Development of methods and algorithms for a stochastic biomedical signal period calculation in medical computer diagnostic systems. Visnyk NTUU KPI Seriia - Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia, (79), pp. 78-84. doi: 10.20535/RADAP.2019.79.78-84uk_UA
dc.relation.references26. Hvostivska L., Oksukhivska H., Hvostivskyy M., Shadrina H. Імітаційне моделювання добового пульсового сигналу для задачі верифікації алгоритмів роботи систем довготривалого моніторингу, Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування, (77). 2019. pp 66-73. doi: 10.20535/RADAP.2019.77.66-73. (індексується у Web of Science, DOAJ).uk_UA
dc.relation.references27. Dragan Yaroslav P., Osukhivskaya G.M. Description of sound cardiosignals by periodically correlated random process model. Journal of Automation and Information Sciences. Volume 31, Issue 7-9, 1999, pp. 59-63. doi: 10.1615/JAutomatInfScien.v31.i7- 9.100. ISSN: 10642315.uk_UA
dc.relation.references28. Драган Я.П., Осухівська Г.М. Інваріантність тонального сигналу на підставі його моделі у вигляді періодично корелованого випускного процесу // Вісник Державного університету “Львівська політехніка”. Львівське вид-во Держ. ун-ту “Львівська політехніка”. 1998. Т.1, №337. С. 164-166.uk_UA
dc.relation.references29. Драґан Я. П., Осухівська Г. М., Хвостівський М. О. Обґрунтування математичної моделі електроретинографічного сигналу у вигляді періодично корельованого випадкового процесу. Комп’ютерні технології друкарства. Львів: Українська академія друкарства, 2007. № 18. С. 129–138.uk_UA
dc.relation.references30. Дунець В.Л., Хвостівський М.О., Сверстюк А.С., Хвостівська Л.В. Математичне та алгоритмічно-програмне забезпечення обладнання електрокадіосигналів при фізичному навантаженні у кардіодіагностичних системах: наукова монографія. Львів: Видавництво «Магнолія – 2006», 2022. 136 сuk_UA
dc.relation.references31. Кардіолаб [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://xaimedica.com/ua/equipments.html (дата звернення: 10.09.2023). Назва з екрану.uk_UA
dc.relation.references32. Паляниця Ю. Б. Сучасні підходи до роботи фонокардіосигналу та математична модель його у перегляді періодично корелованого випадкового процесу // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки, 2016. Вип. 2(235). С. 90–93.uk_UA
dc.relation.references33. Осухівська Г. М. Математична модель тонового сигналу для діагностики стану клапанів серця людини: автореф. дис. на здобуття наук, ступінь канд. техн. наук: 01.05.02 / Г.М. Осухівська. Тернопіль, 1999. 20 с.uk_UA
dc.relation.references34. Осухівська Г. М. Математична модель породження тонового сигналу у вигляді релаксаційного мультипульсатора. Матеріали 6-ої наук. конф. ТДТУ імені Івана Пулюя. Тернопіль: ТДТУ. 2002. С.9.uk_UA
dc.relation.references35. Chacon M., Curilem G., Acuña G., Defilippi C., Madrid A.M. and Jara S.. Detection of patients with functional dyspepsia using wavelet. Transform applied to their electrogastrogram. Braz J Med Biol Res, December 2009, Volume 42(12) 1203-1209. DOI: 10.1590/s0100-879x2009001200014.uk_UA
dc.relation.references36. Хвостівcька Л.В., Казьмірів В.В., Ремез А.В. Вейвлет обробка радіосигналів для задачі їх виявлення на фоні завад. ⅩⅠ Міжнародна науковопрактична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 7-8 грудня 2022 року. Т. : ТНТУ, 2022. С. 119–120.uk_UA
dc.relation.references37. Жидецький В. Ц. Основи охорони праці: підруч. / В. Ц. Жидецький ; Мво освіти і науки України. Наук.-метод. центр вищої освіти. Укр. акад. друкарства ; рец.: Г. Г. Гогіташвілі, І. І. Даценко, Б. С. Штангрет. — 3-тє вид., перероб. і доп. — Львів : Укр. акад. друкарства, 2006. — 336 с. — Бібліогр.: с. 329–330. — ISBN 966- 8013-11-5.uk_UA
dc.relation.references38. Безпека життєдіяльності та цивільний захист [Електронний ресурс]: підручник для студ. спеціальностей з природничих, соціально-гуманітарних наук та інженерно-комунікаційних технологій / О. Г. Левченко, О. В. Землянська, Н. А. Праховнік, В. В. Зацарний; КПІ ім. Ігоря Сікорського. Електронні текстові данні (1 файл: 10,2 Мбайт). Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. 267 с.uk_UA
dc.relation.references39. Про затвердження Технічного регламенту щодо медичних виробів [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/753-2013- %D0%BF#Text (дата звернення: 10.10.2023). Назва з екрануuk_UA
dc.relation.references40. Кодекс цивільного захисту України [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://zakononline.com.ua/documents/show/338492___759377 (дата звернення: 10.10.2023). Назва з екрану.uk_UA
dc.relation.references41. Методичні рекомендації до виконання, оформлення та захисту кваліфікаційних робіт для здобувачів другого (магістерського) рівня вищої освіти за спеціальністю 163 «Біомедична інженерія» галузі знань 16 «Хімічна інженерія та біоінженерія» / уклад.: Хвостівський М.О., Яворська Є.Б. Тернопіль: ТНТУ, 2023. 57 с.uk_UA
dc.relation.references42. Dudar T., Khvostivskyi M., Uniyat S. Algorithmical and Software Processing of PCG-signals for Diagnosing Stenosis of the Aortic Valve of the Heart. The 11th International scientific and practical conference “Integration of science as a mechanism of effective development” (November 28 - December 01, 2023) Helsinki, Finland. International Science Group. 2023. p.384-388. ISBN 979-8-89238-623-4. DOI: 10.46299/ISG.2023.2.11.uk_UA
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.contributor.affiliationTernopil Ivan Puluj National Technical Universityuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
Розташовується у зібраннях:163 — біомедична інженерія

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Dyplom_Dudar_T_A_RBm-61.pdf10,02 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
Авторська довідка (Дудар Т_А).doc45 kBMicrosoft WordПереглянути/відкрити


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

Інструменти адміністратора