1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2026
  4. Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)
Denne identifikatoren kan du bruke til å sitere eller lenke til denne innførselen: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52217

Fullstendig metadatavisning
DC FeltVerdiSpråk
dc.contributor.advisorЛитвиненко, Ярослав Володимирович
dc.contributor.advisorLytvynenko, I. V.
dc.contributor.authorСумко, В.
dc.contributor.authorSumko, V.
dc.coverage.temporal24-25 квітня 2026 р.
dc.coverage.temporal24-25 April 2026
dc.date.accessioned2026-06-10T14:28:05Z-
dc.date.available2026-06-10T14:28:05Z-
dc.date.created2026-04-24
dc.date.issued2026-04-24
dc.identifier.citationСумко В. Методи оцінювання ритму електрокардіосигналів / Сумко В. // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 24-25 квітня 2026 р. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 238–239. — (Інформаційні технології).
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52217-
dc.format.extent238-239
dc.language.isouk
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofМатеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 2026
dc.relation.ispartofProceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 2026
dc.subjectелектрокардіосигнал
dc.subjectсерцевий ритм
dc.subjectметоди опрацювання
dc.subjectритмічна структура
dc.subjectelectrocardiosignal
dc.subjectheart rhythm
dc.subjectprocessing methods
dc.subjectrhythmic structure
dc.titleМетоди оцінювання ритму електрокардіосигналів
dc.title.alternativeMethods for assessing the rhythm of electrocardio signals
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages2
dc.subject.udc616.12-073.97
dc.subject.udc004
dc.relation.references1. Pan J., Tompkins W. J. A Real-Time QRS Detection Algorithm. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 1985. Vol. 32, No. 3. P. 230–236.
dc.relation.references2. Clifford G. D., Azuaje F., McSharry P. Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis. Boston : Artech House, 2006. 320 p.
dc.relation.references3. Malik M., Camm A. J. Heart Rate Variability. Armonk : Futura Publishing Company, 1995. 584 p.
dc.relation.references4. Task Force of the European Society of Cardiology. Heart Rate Variability: Standards of Measurement, Physiological Interpretation and Clinical Use. Circulation. 1996. Vol. 93, No. 5. P. 1043–1065.
dc.relation.references5. Acharya U. R. et al. Automated Diagnosis of Arrhythmias Using Different Classifiers. Information Sciences. 2017. Vol. 405. P. 81–90.
dc.relation.references6. Литвиненко Я. В. Методи ідентифікації сегментної та ритмічної структур циклічних сигналів в системах цифрової обробки даних. – Тернопіль : ТНТУ, 2019. – 663 с.
dc.relation.references7. Lytvynenko I. Method of the quadratic interpolation of the discrete rhythm function of the cyclical signal with a defined segment structure // Вісник Тернопільського національного технічного університету. – 2016. – № 4 (84). – С. 131–138.
dc.relation.references8. Литвиненко Я. В. Методи ідентифікації сегментної та ритмічної структур циклічних сигналів в системах цифрової обробки даних : дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 01.05.02 / Ярослав Володимирович Литвиненко. – Тернопіль : ТНТУ, 2019. – 663 с.
dc.relation.references9. Addison P. S. Wavelet Transforms and the ECG: A Review. Physiological Measurement. 2005. Vol. 26, No. 5. P. R155–R199.
dc.relation.references10. Faust O. et al. Deep Learning for Healthcare Applications Based on Physiological Signals. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2018. Vol. 161. P. 1–13.
dc.relation.references11. Hannun A. Y. et al. Cardiologist-Level Arrhythmia Detection with Deep Neural Networks. Nature Medicine. 2019. Vol. 25. P. 65–69.
dc.relation.referencesen1. Pan J., Tompkins W. J. A Real-Time QRS Detection Algorithm. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 1985. Vol. 32, No. 3. P. 230–236.
dc.relation.referencesen2. Clifford G. D., Azuaje F., McSharry P. Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis. Boston : Artech House, 2006. 320 p.
dc.relation.referencesen3. Malik M., Camm A. J. Heart Rate Variability. Armonk : Futura Publishing Company, 1995. 584 p.
dc.relation.referencesen4. Task Force of the European Society of Cardiology. Heart Rate Variability: Standards of Measurement, Physiological Interpretation and Clinical Use. Circulation. 1996. Vol. 93, No. 5. P. 1043–1065.
dc.relation.referencesen5. Acharya U. R. et al. Automated Diagnosis of Arrhythmias Using Different Classifiers. Information Sciences. 2017. Vol. 405. P. 81–90.
dc.relation.referencesen6. Lytvynenko Ya. V. Metody identyfikatsii sehmentnoi ta rytmichnoi struktur tsyklichnykh syhnaliv v systemakh tsyfrovoi obrobky danykh, Ternopil : TNTU, 2019, 663 p.
dc.relation.referencesen7. Lytvynenko I. Method of the quadratic interpolation of the discrete rhythm function of the cyclical signal with a defined segment structure, Visnyk Ternopilskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu, 2016, No  4 (84), P. 131–138.
dc.relation.referencesen8. Lytvynenko Ya. V. Metody identyfikatsii sehmentnoi ta rytmichnoi struktur tsyklichnykh syhnaliv v systemakh tsyfrovoi obrobky danykh : dysertatsiia na zdobuttia naukovoho stupenia doktora tekhnichnykh nauk za spetsialnistiu 01.05.02, Yaroslav Volodymyrovych Lytvynenko, Ternopil : TNTU, 2019, 663 p.
dc.relation.referencesen9. Addison P. S. Wavelet Transforms and the ECG: A Review. Physiological Measurement. 2005. Vol. 26, No. 5. P. R155–R199.
dc.relation.referencesen10. Faust O. et al. Deep Learning for Healthcare Applications Based on Physiological Signals. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2018. Vol. 161. P. 1–13.
dc.relation.referencesen11. Hannun A. Y. et al. Cardiologist-Level Arrhythmia Detection with Deep Neural Networks. Nature Medicine. 2019. Vol. 25. P. 65–69.
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
dc.contributor.affiliationTernopil Ivan Puluj National Technical University
dc.citation.journalTitleМатеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
dc.citation.spage238
dc.citation.epage239
dc.citation.conferenceⅨ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
dc.identifier.citation2015Сумко В. Методи оцінювання ритму електрокардіосигналів // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, Тернопіль, 24-25 квітня 2026 р. 2026. С. 238–239.
dc.identifier.citationenAPASumko, V. (2026). Metody otsiniuvannia rytmu elektrokardiosyhnaliv [Methods for assessing the rhythm of electrocardio signals]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 24-25 April 2026, Ternopil, 238-239. TNTU. [in Ukrainian].
dc.identifier.citationenCHICAGOSumko V. (2026) Metody otsiniuvannia rytmu elektrokardiosyhnaliv [Methods for assessing the rhythm of electrocardio signals]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues” (Tern., 24-25 April 2026), pp. 238-239 [in Ukrainian].
Vises i samlingene:Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Tilhørende filer:
Fil Beskrivelse StørrelseFormat 
NSHCI_2026_Sumko_V-Methods_for_assessing_the_238-239.pdf304,8 kBAdobe PDFVis/Åpne
NSHCI_2026_Sumko_V-Methods_for_assessing_the_238-239__COVER.png421,2 kBimage/pngVis/Åpne
Vis enkel innførsel


Alle innførsler i DSpace er beskyttet av copyright