1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 163 — біомедична інженерія
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43561
Назва: Алгоритмічно-програмне забезпечення обробки пульсових сигналів для підвищення діагностичності комп'ютерних фотоплетизмографів
Інші назви: Algorithmic and Software Processing of Pulse Signals to Improve the Diagnostics of Computer Photoplethysmographs
Автори: Яворський, Ігор Володимирович
Yavorskyi, Ihor
Бібліографічний опис: Яворський І.В. Алгоритмічно-програмне забезпечення обробки пульсових сигналів для підвищення діагностичності комп'ютерних фотоплетизмографів: кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „163 — біомедична інженерія“ / І.В. Яворський. — Тернопіль: ТНТУ, 2023. — 78 с.
Bibliographic description: Yavorskyi I. Algorithmic and Software Processing of Pulse Signals to Improve the Diagnostics of Computer Photoplethysmographs: qualifying work for obtaining a master's degree in the specialty "163 — biomedical engineering" / I.V. Yavorskyi — Ternopil: TNTU, 2023. — 78 p.
Дата публікації: 27-гру-2023
Дата подання: 17-гру-2023
Дата внесення: 15-січ-2024
Видавництво: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, кафедра біотехнічних систем
Науковий керівник: Хвостівський, Микола Орестович
Члени комітету: Хвостівська, Лілія Володимирівна
УДК: 612.16
616.13
004.42
004.67
519.6
Теми: 163 біомедична інженерія
обробка
пульсовий сигнал
алгоритмічно-програмне забезпечення
діагностичність
комп'ютерні фотоплетизмографи
algorithmic software
processing
pulse signal
diagnostics
computer photoplethysmographs
Короткий огляд (реферат): На базі вейвлет-перетворення в базисі Морле реалізовано метод та алгоритмічне/програмне забезпечення обробки пульсового сигналу для дослідження його структурної флуктуації в часовому просторі спостереження різного масштабу. Таке дослідження забезпечує виявлення своєчасних змін у судинах людини. За діагностичні параметри судин використано нову інформації у вигляді спектрального представлення коефіцієнтів вейвлет, чим підвищено рівень діагностичності комп'ютерних фотоплетизмографів. При розробці програмного забезпечення обробки пульсового сигналу застосовано засоби Matlab, а для розробки автоматизованого програмного забезпечення обробки у складі комп'ютерних фотоплетизмографів застосовано модуль Matlab Guide. Досліджено роботу розробленого програмного забезпечення обробки пульсового сигналу на факт ідентифікації змін у стані судин. Встановлено, що розроблене програмне забезпечення функціонує коректно та чітко відображає зміни у стані судин людини за 3D та 2D (усередненні 3D) реалізаціями спектрів коефіцієнтів вейвлет (нові діагностичні параметри).
On the basis of the wavelet transformation in the Morlet basis, a method and algorithmic/software processing of the pulse signal is implemented for the study of its structural fluctuation in the time space of observation of different scales. Such a study provides detection of timely changes in human vessels. New information in the form of a spectral representation of wavelet coefficients was used for the diagnostic parameters of blood vessels, which increased the diagnostic level of computer photoplethysmographs. Matlab tools were used to develop pulse signal processing software, and the Matlab Guide module was used to develop automated processing software as part of computer photoplethysmographs. The work of the developed pulse signal processing software on the fact of identifying changes in the state of blood vessels was studied. It was established that the developed software functions correctly and clearly reflects changes in the state of human vessels by 3D and 2D (averaged 3D) realizations of wavelet coefficient spectra (new diagnostic parameters).
Зміст: ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1. ІСНУЮЧІ МЕТОДИ ОБРОБКИ ПУЛЬСВОГО СИГНАЛУ ТА ЇХ ДІАГНОСТИЧНІСТЬ 11 1.1 Метод фотоплетизмографії та пульсовий сигнал 11 1.2 Відомі методи обробки ПС як ядро розробки алгоритмічно-програмного забезпечення комп'ютерних фотоплетизмографів 15 1.2.1. Кількісна обробка 15 1.2.2. Статистична обробка 16 1.2.3. Спектральна обробка 17 1.2.4. Спектрально-кореляційна обробка 18 1.2.5. Вейвлет обробка з функцією базису Добеші 19 1.2.6. Синфазна/компонента обробка 20 1.3. Висновки до розділу 1 21 РОЗДІЛ 2. МЕТОД ТА АЛГОРИТМІЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ОБРОБКИ ПУЛЬСОВОГО СИГНАЛУ 22 2.1. Реєстрація пульсового сигналу 22 2.2. Параметри пульсового сигналу 24 2.3. Метод обробки ПС 26 2.3.1. Обробки ПС на основі вейвлет-перетворення 26 2.3.2. Базис вейвлет-перетворення при обробці пульсового сигналу 34 2.4. Алгоритмічне забезпечення обробки пульсового сигналу 36 2.5. Висновки до розділу 2 38 РОЗДІЛ 3. ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ОБРОБКИ ПУЛЬСОВИХ СИГНАЛІВ ТА РЕЗУЛЬТАТ ЙОГО РОБОТИ 39 3.1. Програмне забезпечення обробки пульсового сигналу та аналіз його роботи 39 3.2. Автоматизація процесу обробки пульсових сигналів 44 3.3. Висновки до розділу 3 49 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 50 4.1. Охорона праці 50 4.2. Безпека в надзвичайних ситуаціях 53 4.3. Висновки до розділу 4 55 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 56 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 57 ДОДАТКИ 62 ДОДАТОК А. Теза конференції 63 ДОДАТОК Б. Сертифікат учасника конференції 72 ДОДАТОК В. Код програмного забезпечення обробки пульсового сигналу 73
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43561
Власник авторського права: © Яворський Ігор Володимирович, 2023
Перелік літератури: 1. 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.
2. Liu, Shing-Hong & Li, Ren-Xuan & Wang, Jia-Jung & Chen, Wenxi & Su, Chun-Hung. (2020). Classification of Photoplethysmographic Signal Quality with Deep Convolution Neural Networks for Accurate Measurement of Cardiac Stroke Volume. Applied Sciences. 10. 4612. 10.3390/app10134612.
3. Хвостівська Л. В. Математична модель та методи аналізу пульсового сигналу для підвищення інформативності фотоплетизмографічних систем : дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 01.05.02 / Лілія Володимирівна Хвостівська. Тернопіль : ТНТУ, 2021. 177 с.
4. Schmitt, J.M. Simple photon diffusion analysis of the effects of multiple scattering on pulse oximetry. IEEE Trans. Biomed. Eng. 1991, 38, 1194–1203 doi: 10.1109/10.137285.
5. Rolfe, P. In Vivo Near-Infrared Spectroscopy. Annu. Rev. Biomed. Eng. 2000, 2, 715–754.
6. Kumar, G.; Schmitt, J.M. Optimal probe geometry for near-infrared spectroscopy of biological tissue. Appl. Opt. 1997, 36, 2286–2293.
7. McCully, K.; Hamaoka, T. Near-infrared spectroscopy: What can it tell us about oxygen saturation in skeletal muscle. Exerc. Sport Sci. Rev. 2000, 28, 123-127.
8. Kim K.B.; Baek H.J. Photoplethysmography in Wearable Devices: A Comprehensive Review of Technological Advances, Current Challenges, and Future Directions. Electronics 2023, 12, 2923. https://doi.org/10.3390/electronics12132923.
9. Млинко Б.Б, Фриз М.Є. Ідентифікація та оцінювання діагностичних параметрів на основі аналізу фотоплетизмограми. Вісник Тернопільського державного технічного університету Тернопіль, 2002. Т.7, №4. С.81-87.
10. Павлов С.В., Махотнюк М.В. Оптоелектронні методи діагностики стану серцево-судинної системи. Тези допоідей МНТК «Photonics-ODS 2002». Вінниця, 2002. С. 65.
11. Марченко Б. Млинко Б., Фриз М. Математична модель фотоплетизмосигналу − основа ідентифікації інформативних ознак. Міжнародний науковий журнал «Комп’ютинг». 2005. Т.5. № 2. С. 73-82.
12. Млинко, Б.Б.. Фриз М.Є. Алгоритм статистичної діагностики на основі реєстрації та аналізу фотоплетизмосигналів. Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. Хмельницький, 2013. № 4. С.176-182.
13. Млинко Б.Б., Пастух О.А., Фриз М.Є. Обґрунтування вибору математичної моделі ритмічного світлового сигналу, породженого циклічними змінами пульсового кровонаповнення. Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. Хмельницький, 2001. №2(16). C. 100-103.
14. Данилевська В.Г., Луцук О.В., Рибін О.І., Шарпан О.Б. Особливості і можливості діагностики за нормалізованим перетворенням Фур’є пульсового сигналу. Электроника и связь. 2006. № 2. С. 49-54.
15. Зудов О. М., Шарпан О.Б. Діагностичні можливості спектрального аналізу сигналів пульсової хвилі. Вісник ЖІТІ. Технічні науки. 2001. № 16. С. 82-85.
16. Павлов С.В., Махотнюк М.В. Оптоелектронні методи діагностики стану серцево-судинної системи. Тези допоідей МНТК «Photonics-ODS 2002». Вінниця, 2002. С. 65.
17. Шарпан О.Б. Дослідження залежності амплітудного спектра пульсового сигналу від стану системи гемодинаміки. Наукові вісті НТУУ “КПІ”. 2004. № 1. С.110-117.
18. Янковенко О.Д. Експериментальне дослідження функціонального стану людини на основі амплітудного спектрального аналізу пульсової хвилі. Вісник Національного технічного університету України «КПІ». Серія: Радіотехніка. Радіоапаратобудування. 2010. № 40. С. 35-41.
19. Жидецький, В. Ц. Основи охорони праці: підруч. / В. Ц. Жидецький ; М-во 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.
20. Allen J. Murray. Effects of filtering on multi-site photoplethysmography pulse waveform characteristics. Comuters in Cardiology Proceedins. 2004. P.485-488.
21. Gary E. McVeigh. Pulse Waveform Analysis and Arterial Wall Properties. Hypertension. 2003. 41. P. 1010-1011.
22. Гніліцький В.В., Мужицька Н.В. Задача вибору материнського вейвлету для обробки пульсової хвилі в умовах завад. Вісник ЖДТУ. №2. 2011. С.64-69.
23. Хвостівський М.О., Хвостівська Л.В. Синтез структури інформаційної системи реєстрації та обробки пульсового сигналу. Науковий вісник Чернівецького університету: збірник наук. праць. Чернівці, 2015. Фізика. Електроніка. Т. 4, Вип. 1. С. 83-89. ISSN 2227-8842.
24. Хвостівська Л.В., Осухівська Г.М., Хвостівський М.О., Шадріна Г.М., Дедів І.Ю. Розвиток методів та алгоритмів обчислення періоду стохастичних біомедичних сигналів для медичних комп’ютерно-діагностичних систем». Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування, (79). С. 78-84. doi: 10.20535/RADAP.2019.79.78-84.
25. Polygiannakis, J.; Preka-Papadema, P.; Moussas, X. On signal-noise decomposition of time-series using the continuous wavelet transform: Application to sunspot index. Mon. Not. R. Astron. Soc. 2003, 343, 725734.
26. Addison, P. The Illustrated Wavelet Transform Handbook: Introductory Theory and Applications in Science, Engineering, Medicine and Finance, 2nd ed.; CRC Press: Boca Raton, FL, USA, 2017.
27. Ashmead, J. Morlet Wavelets in Quantum Mechanics. Quanta 2012, Volume 1, Number 1, 2012, pp. 58-70(13). doi: https://doi.org/10.12743/quanta.v1i1.5.
28. Torrence, C.; Compo, G.P. A Practical Guide to Wavelet Analysis. Bull. Am. Meteorol. Soc. 1998, 79, 61–78.
29. Хвостівська Л.В., Яворський Б.І. Математична модель пульсового сигналу для підвищення інформативності систем діагностики стану судин людини. Вісник кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. Кременчук, 2015. Випуск 6 (95). С.29-34.
30. 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.
31. Хвостівська Л.В., Яворський Б.І. Актуальність застосування синфазного та компонентного методів щодо аналізу пульсового сигналу судин людини. Матеріали XVII наукової конференції Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя «Природничі науки та інформаційні технології» (20-21 листопада 2013 р.). Тернопіль, 2013. Т.1. С. 45.
32. Хвостівський М.О., Хвостівська Л.В. Синтез структури інформаційної системи реєстрації та обробки пульсового сигналу. Матеріали XVIII наукової конференції Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя «Природничі науки та інформаційні технології»: зб. тез доповідей (29-30 жовтня 2014 р.). Тернопіль, 2014. С. 105-106.
33. Хвостівська Л. Фазово-часова структура пульсової хвилі як показник стану ригідності судини людини. Матеріали ХІХ наукової конференції ТНТУ ім. Ів. Пулюя, (м.Тернопіль, 18-19 травня 2016 р.). Тернопіль, 2016. С. 126-127.
34. Хвостівська Л.В. Хвостівський М.О., Осухівська Г.М. Метод визначення періоду пульсового сигналу. Матеріали IV Міжнародної науково-технічної конференції «Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і комп’ютерних технологій». (20-21 червня 2019 р.). Тернопіль: 2019. С.153-154.
35. Стручок В.С. Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної бо та заочної (дистанційної) форм навчання / В.С.Стручок. Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. 156 с.
36. Хвостівcька Л.В., Казьмірів В.В., Ремез А.В. Вейвлет обробка радіосигналів для задачі їх виявлення на фоні завад. ⅩⅠ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 7-8 грудня 2022 року. Т. : ТНТУ, 2022. С. 119–120.
37. 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 с.
38. Хвостівський М.О., Хвостівська Л.В. Розвиток математичних моделей та методів аналізу пульсового сигналу для комп’ютерних систем діагностики стану судин людини. ІІ Міжнародна науково-практична конференція «Інформаційні системи та технології в медицині» (IСM–2019): зб. наук. пр. Харків: Нац. аерокосм. ун-т ім. М. Є. Жуковського «Харків. авіац. ін-т», 2019. С. 61-63.
39. Хвостівська Л. В. Аналіз математичних моделей пульсового сигналу / Лілія Хвостівська. Матеріали Міжнародної науково-технічної конференції «Фундаментальні та прикладні проблеми сучасних технологій», 19–21 травня 2015 року Т.: ТНТУ, 2015 С. 158-159. (Комп’ютерно-інформаційні технології та системи зв’язку).
40. Khvostivska L., Uniyat S., Khvostivskyi M., Yavorskyi I. Mathematical Support Verification of Methods, Algorithms and Software Processing of Pulse Signals under Physical Load in Computer Diagnostic Systems. Proceedings of the XXVIII International Scientific and Practical Conference. Melbourne, Australia. 2023. Pp. 185-190. ISBN 979-8-89074-574-3. DOI: 10.46299/ISG.2023.1.28.
41. Яворська Є.Б., Стрембіцька О.І. Алгоритм опрацювання фотоплетизмографічного сигналу синфазним методом для визначення змін психоемоційного стану пацієнта у стоматології. ІІ Міжнародна науково-практична конференція «Інформаційні системи та технології в медицині» (IСM–2019): збірник наукових праць. Харків, 2019. С.118-119.
Тип вмісту: Master Thesis
Розташовується у зібраннях:163 — біомедична інженерія

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Yavorskyi_I_V_RBm-61.pdfЯворський І.В. Алгоритмічно-програмне забезпечення обробки пульсових сигналів для підвищення діагностичності комп'ютерних фотоплетизмографів: кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „163 — біомедична інженерія“ / І.В. Яворський. — Тернопіль: ТНТУ, 2023. — 78 с.6,44 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
Авторська довідка (Яворський_І_В).doc46,5 kBMicrosoft WordПереглянути/відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


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

Інструменти адміністратора