https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/2381 2026-04-09T07:37:23Z 2026-04-09T07:37:23Z Гуральник, Артем Борисович Guralnyk, A. B. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/33105 2021-07-06T08:09:57Z 2021-01-01T00:00:00Z

Метод і ультразвуковий засіб для автоматичного оцінювання стану кульшового суглоба Гуральник, Артем Борисович; Guralnyk, A. B. Дисертаційна робота присвячена розв’язанню важливої науково-практичної задачі підвищення достовірності та скорочення часу на виявлення дисплазії кульшового суглоба та її класифікації у новонароджених і дітей раннього віку завдяки повній автоматизації процесу ультразвукового дослідження. Діагностувати вади розвитку кульшових суглобів у новонароджених та дітей раннього віку можливо на підставі результатів клінічного та ультразвукового або рентгенологічного обстеження. Для ранньої діагностики вроджених вад розвитку кульшового суглоба застосовується, як правило, ультразвукове дослідження (УЗД), що візуалізує всі складові кульшового суглоба, оскільки на відміну від рентгенологічного обстеженням його можна проводити повторно без шкоди для організму. На основі запропонованих методів розроблено алгоритм комп'ютерної діагностики стану кульшового суглобу на основі 2d ультразвукових зображень з використанням інструмента визначення центрів кіл на бінарному зображенні. Для тестування обрано ультразвукове зображення стану кульшового суглобу типу 2а+ за Графом. Для комп’ютерної оцінки геометричних параметрів кульшового суглобу використано, як засіб пакет NI Vision Assistant. Проведено експериментальні дослідження 2D ультразвукових зображень ДКС шляхом покрокового перетворення з використанням інструмента виділення контуру «Find Straight Edge». Показано, що в ручному варіанті вимірювання кут α = 55 , алгоритм з використанням інструмента визначення центрів кіл на бінарному зображенні дає показники α = 51,69 , а з використанням алгоритму виділення контуру «Find Straight Edge» дає показники α = 53,04 . Тобто другий алгоритм більш точніше вимірює кутα, за допомогою якого й визначають стан кульшового суглобу.; Диссертация посвящена решению важной научно-практической задачи повышения достоверности и сокращение времени на выявление дисплазии тазобедренного сустава и ее классификации у новорожденных и детей раннего возраста благодаря полной автоматизации процесса ультразвукового исследования. Диагностировать пороки развития тазобедренных суставов у новорожденных и детей раннего возраста возможно на основании результатов клинического и ультразвукового или рентгенологического обследования. Для ранней диагностики врожденных пороков развития тазобедренного сустава применяется, как правило, ультразвуковое исследование (УЗИ), что визуализирует все составляющие тазобедренного сустава, поскольку в отличие от рентгенологического обследованием его можно проводить повторно без вреда для организма. На основе предложенных методов разработан алгоритм компьютерной диагностики 2d ультразвуковых изображений состояния тазобедренного сустава с использованием инструмента определения центров кругов на бинарном изображении. Для тестирования выбрано ультразвуковое изображение состояния тазобедренного сустава типа 2а + за Графом. Для компьютерной оценки геометрических параметров тазобедренного сустава использовано как средство пакет NI Vision Assistant. Проведены экспериментальные исследования 2D ультразвуковых изображений ДКС путем пошагового преобразования с использованием инструмента выделения контура «Find Straight Edge». Показано, что в ручном варианте измерения угол α = 55 , алгоритм с использованием инструмента определения центров кругов на бинарном изображении дает показатели α = 51,69 , а с использованием алгоритма выделения контура «Find Straight Edge» дает показатели α = 53,04 . То есть второй алгоритм более точно измеряет кутα, с помощью которого и определяют состояние тазобедренного сустава.; It is possible to diagnose malformations of the hip joints in newborns and young children based on the results of clinical and ultrasound or X-ray examination. For early diagnosis of congenital malformations of the hip joint is usually used ultrasound (US), which visualizes all components of the hip joint, because in contrast to X-ray examination it can be repeated without harm to the body. The ultrasound picture of the hip joint is evaluated by quantifying the exact values - acetabula angle (angle α), the angle of inclination of the cartilaginous lip (angle β), and the location of the center of the femoral head. Although ultrasound equipment is widespread, appropriate practice and experience are required to obtain accurate ultrasound results. Even though the experience of using ultrasound of the hip joints in pediatrics is growing, this study may not always be accessible and convenient, and to make a reliable diagnosis based on visual observation, to classify the type of dysplasia according to known methods can only be an experienced doctor. . The paper claim roved no review of research methods SCS child. It is established that today the X-ray and ultrasound method of research is mainly used. The main disadvantage of X-ray examination is radiation exposure, which does not allow the use of this method of research in children less than three months. Therefore, the ultrasonic method today becomes the main method of SCS research. The process of diagnosing CS pathologies with the help of ultrasound images is presented. Typical ultrasound images of the hip joint were analyzed, their characteristic features were identified, and possible ways to increase their diagnostic value were identified. The analysis and selection of a software platform for the construction of an ultrasound tool for assessing the SCS of a child. Based on the analysis, the best option is the Matlab software platform. High-tech computer methods of convolutional neural networks for studying the condition of the child's hip joint are considered. Rolls neural networks ( ConvNets ) are widely used as tools for deep study on specialized databases Medical images. The general structure of convolutional neural networks is analyzed. Науковий керівник: доктор технічних наук, професор Білинський Йосип Йосипович

2021-01-01T00:00:00Z Барановський, Дмитро Миколайович Барановский, Дмитрий Николаевич Baranovsky, D. M. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/28325 2020-01-24T09:23:30Z 2019-01-01T00:00:00Z

Апаратно-програмний комплекс для моніторингу та управління глікемічним профілем Барановський, Дмитро Миколайович; Барановский, Дмитрий Николаевич; Baranovsky, D. M. У дисертаційній роботі представлено результати досліджень щодо підвищення інформативності процесу моніторингу та управління глікемічним профілем у хворих на цукровий діабет І типу шляхом розроблення методу, моделі та апаратно-програмного комплексу. Розроблено математичну модель процесу моніторингу та управління глікемічним профілем хворого на цукровий діабет I типу на основі удосконаленої математичної моделі М. Дж. Девіса, яку вдосконалено в частині мінімізації тимчасової затримки надходження сигналу про зміни дози інсуліну. Розроблено метод визначення психологічного персоніфікованого стану пацієнта. Запропоновано комбінований метод моніторингу та визначення рівня глюкози в крові людини. Експериментальним шляхом встановлено, що створення біосенсора вимірювання глюкози можливо тільки за умови, що такий біосенсори по своїй будові буде інтегральним мультіпараметричним сенсором. Подальший розвиток отримав комплекс функціональних можливостей існуючих апаратів типу «Штучна бета-клітина» шляхом його доповнення новими функціями, у т.ч. введенням блоку психологічної підтримки; В диссертационной работе представлены результаты исследований по повышению информативности процесса мониторинга и управления гликемическим профилем у больных сахарным диабетом I типа путем разработки метода, модели и аппаратно-программного комплекса. Разработана математическая модель процесса мониторинга и управления гликемическим профилем больного сахарным диабетом I типа на основе усовершенствованной математической модели М. Дж. Дэвиса, которую усовершенствована в части минимизации временной задержки поступления сигнала об изменениях дозы. Разработан метод определения психологического персонифицированного состояния пациента. Предложен комбинированный метод мониторинга и определения уровня глюкозы в крови человека. Экспериментальным путем установлено, что создание биосенсора измерения глюкозы возможно только при условии, что такой биосенсоры по своему строению будет интегральным мультипараметричним сенсором. Дальнейшее развитие получил комплекс функциональных возможностей существующих аппаратов типа «Искусственная бета-клетка» путем его дополнения новыми функциями, в т.ч. введением блока психологической поддержки.; The dissertation presents the results of studies to increase the information content of the process of monitoring and management of glycemic profile in patients with type I diabetes mellitus by developing a method, model and hardware and software complex. The basis of the artificial pancreas is the bio cybernetic concept of the hardware-software complex for monitoring and management of the glycemic profile, characterized by three basic prerequisites. The first process of changing the glycemic profile is one that is self-regulating only in the mode of special indicators in the process. The secondary premise is that traditional insulin therapy functions as an artificial regulator that connects in parallel to the natural and corrects defects in the body. The decision maker for managing the patient's glycemic profile is the doctor who performs it, receiving relevant glycemic data. Finally, the third prerequisite that distinguishes the hardware and software complex for monitoring and managing the glycemic profile from the artificial beta cell is the presence of biomedical feedback, which performs the functions of controlling the patient's response to insulin therapy and generates suggestions and recommendations for correction and support blood glucose is normal. A mathematical model of the process of monitoring and management of the glycemic profile of a patient with type I diabetes has been developed for the first time on the basis of an improved mathematical model of M.J. Davis, which has been improved in the part of minimizing the time delay of the signal on changes of insulin dose from 5 - 15 minutes to 3 - 4 minutes by continuous monitoring of glucose biosensor monitoring and blood glucose adjustments after ingestion. Created a method of determining the psychological personalized status of a patient as a mandatory component of the medical-diagnostic process of severely ill type I diabetes has been developed. Combined method of monitoring and determining the level of glucose in human blood is proposed, presented by a set of methods for determining the level of glucose in the air exhaled by the patient, a method for evaluating emotional stress according to the parameters of the photo method of similarity of the form of the photo to the exemplary patterns, which are completely consistent presented, interactive process, assessment of the physiological parameters of the glycemic profile, provides continuous and monitoring and management of the glycemic profile of the patient. It be experimentally established that to create a biosensor measuring glucose that will meet the full set of required characteristics is possible only on condition that such a biosensor is an integral multi sensor. Further development was achieved by the complex of functional capabilities of existing devices such as Artificial Beta by supplementing it with new features. It is also proposed to expand the structure of the Artificial Beta system by introducing a psychological support unit.

2019-01-01T00:00:00Z Чернетченко, Дмитро Володимирович Чернетченко, Дмитрий Владимирович Chernetchenko, D. V. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/28216 2020-01-09T13:41:04Z 2019-01-01T00:00:00Z

Метод та апаратно-програмний засіб обробки електрокардіографічних сигналів за допомогою штучних мультистабільних нейронних мереж Чернетченко, Дмитро Володимирович; Чернетченко, Дмитрий Владимирович; Chernetchenko, D. V. Дисертаційна робота присвячена розробленню програмно-апаратного комплексу для автоматизованого моніторингу ризиків виникнення серцево- судинних захворювань методом реєстрації та аналізу електрокардіографічних сигналів людини. Запропоновано модель штучної нейронної мережі, яка використовується для вирішення задачі розпізнавання типових ознак ЕКГ-сигналів в режимі реального часу. Розроблено нову модель штучного нейрону із біологічним ступенем подібності процесів та властивістю електричної мультистабільності, яку описано за допомогою формального математичного апарату аналітичним розв’язком для випадку лінеаризованих функцій активації. Головними перевагами розробленої моделі штучної нейронної мережі є достатня для здійснення обчислювань в реальному часі потужність на ряду із можливістю оптимальної апаратної реалізації за допомогою ПЛІС-архітектури. Розроблено: універсальну схему реєстрації ЕКГ-сигналу або ЕКГ- фронтенд; вбудоване програмне забезпечення мікроконтролеру та процесору із ПЛІС-архітектурою, або нейроморфний модуль.; Диссертационная работа посвящена разработке программно-аппаратного комплекса для автоматизированного мониторинга рисков возникновения сердечно-сосудистых заболеваний методом регистрации и анализа электрокардиографических сигналов человека. Предложена модель искусственной нейронной сети, которая используется для решения задачи распознавания типичных признаков ЭКГ-сигналов в режиме реального времени. Разработана новая модель искусственного нейрона с биологической степенью сходства процессов и свойством электрической мультистабильности, которую описано при помощи формального математического аппарата аналитическим решением для случая линеаризованных функций активации. Главными преимуществами разработанной модели искусственной нейронной сети есть достаточная для осуществления вычислений в реальном времени мощность на ряду с возможностью оптимальной аппаратной реализации с помощью ПЛИС-архитектуры. Разработано: универсальную схему регистрации ЭКГ-сигнала или ЭКГ- фронтенд; встроенное программное обеспечение микроконтроллера и процессора с ПЛИС-архитектурой или нейроморфний модуль.; The dissertation project is related to the development of the original software and hardware complex for automated monitoring of the risks of cardiovascular diseases (CVD) by the method of registration and analysis of electrocardiographic (ECG) signals of a person. The analysis of modern software and hardware solutions of automated control of physiological parameters of human health by means of electrocardiographic signals were discovered. With the help of modern theoretical knowledge based on machine learning methodology, a new model of artificial neural models was proposed, which used for effectively solution of the problem of recognizing the typical features of ECG-signals in real time. The original model of artificial neuron with biological complexity of processes and the property of electric multistability was developed. The model described using a formal mathematical apparatus, and has analytical solutions for the case of piecewise linearized function of activation. Software for the synthesis and modeling of artificial neurons with a predetermined number of stability states was developed. Examples of successful synthesis of neurons with two, three, and four stationary stability states were considered. It is shown that the neuronal structures with more stable states are capable to generate more complex patterns of output electrical activity, and therefore can perform more complex calculations within the system of computing units. The main limits and conditions of application of the developed artificial model were established. The main advantages of the developed model of the artificial neural network: high computing power, which is necessary for real-time signals processing, also with the implemented memory function, as well as the possibility of easy hardware implementation with a microprocessor based on FPGA architecture. The original model of an artificial neuron is used in the context of the computational spiking neural network (SNN). Commercial product was successfully implemented (also known as SenceBand) is cardiac heart-rate variability (HRV) monitor based of instrumental development and research. Also, co-authored of two patents at United States Patent and Trademark Office (USPTO). The research results are implemented in the research work of related higher educational institutions of Ukraine.

2019-01-01T00:00:00Z Ляшенко, Артем Володимирович Ляшенко, Артем Владимирович Lyashenko, A. V. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/28215 2020-01-09T13:24:04Z 2019-01-01T00:00:00Z

Система автоматизованої синдромальної діагностики за відеолапароскопічними зображенням Ляшенко, Артем Володимирович; Ляшенко, Артем Владимирович; Lyashenko, A. V. У дисертаційній роботі викладені результати досліджень щодо підвищення ефективності та якості оброблення лапароскопічних зображень шляхом побудови моделей, методів і системи автоматизованої синдромальної діагностики. Розроблено математичну модель виявлення патологічних синдромів при лапароскопічній діагностиці, яка представлена логічною послідовністю етапів. Удосконалено метод калібрування лапароскопічного обладнання для виявлення патологічних змін на лапароскопічних зображеннях шляхом введення процедури препроцесингу та урахування його оптичних характеристик; структуру процесу аналізу лапароскопічних зображень шляхом введення процедури моніторингу появи синдромальної ділянки на кадровій відеопослідовності в полі зору об’єктиву лапароскопічної камери. Отримав подальшого розвитку процес автоматизованої діагностики захворювань за результатами аналізу лапароскопічних відеозображень. Розроблено систему автоматизованої синдромальної діагностики захворювань органів черевної порожнини і малої миски, яка дозволяє проводити системний аналіз і діагностику стану досліджуваних органів з точністю до 90% від всіх діагностованих випадків.; В диссертационной работе изложены результаты исследований по повышению эффективности и качества обработки лапароскопических изображений путем построения моделей, методов и системы автоматизированной синдромальной диагностики. Разработана математическая модель выявления патологических синдромов при лапароскопической диагностике, которая представлена логичной последовательностью этапов. Усовершенствован метод калибровки лапароскопического оборудования для выявления патологических изменений на лапароскопических изображениях путем введения процедуры препроцесингу и учета его оптических характеристик; структуру процесса анализа лапароскопических изображений путем введения процедуры мониторинга появления синдромальной участка на кадровой видеопоследовательности в поле зрения объектива лапароскопической камеры. Получил дальнейшего развития процесс автоматизированной диагностики заболеваний по результатам анализа лапароскопических видеоизображений. Разработана система автоматизированной синдромальной диагностики заболеваний органов брюшной полости и малого таза, которая позволяет проводить системный анализ и диагностику состояния исследуемых органов с точностью до 90% от всех диагностированных случаев.; The dissertation presents the results of research on improving the efficiency and quality of processing laparoscopic images by constructing models, methods and systems for automated syndromic diagnosis. The global development of computer technology has stated the question, which is to obtain high-quality images of tissues in the area of surgical intervention by laparoscopic method. This, in turn, will help to improve the accuracy and efficiency of diagnosis, to technical improvement of optical systems of laparoscopes, to the further development of software methods and means of improving the quality of digital laparoscopic images and the entire minimally invasive surgery. This approach significantly reduces the number of errors caused by the optical properties of the system – distortion, astigmatism, chromatic and spherical aberration. The medical-technical aspect of the problem, which is solved in the thesis, is also substantiated. The results of the analysis of the literary content also confirmed the relevance of the problem of classification of structures of the abdominal cavity and small pelvis in women during laparoscopic diagnostic examination or surgery and proved that nowdays endoscopy methods do not always provide the necessary specificity and sensitivity of diagnosis at the automated detection of points in tissues suspected for pathological changes and their purposeful study. Identifying the main disadvantages of existing automated systems and technologies for the recognition and computer analysis of biomedical images obtained from different sources has focused on addressing the following: the application of methods and approaches based on binary image processing, which significantly complicates the processing color ones; use of non-certified and non-calibrated equipment; the use of mostly offline video processing, although the number of situations requiring online mode is increasing every year. Thus, the aim of the dissertation thesis is to increase the efficiency of diagnostics in laparoscopic examination of abdominal and small pelvic organs in women by developing models, methods and systems of automated syndromic diagnostics according to the characteristics of video laparoscopic images. The object of the study is the process of diagnosis and decision making by a laparoscopic surgeon when performing a laparoscopic diagnostics; the subject of research are the models, methods and system of automated syndromic diagnostics by laparoscopic images. In the course of research it is revealed that automated diagnosis of diseases according to the results of video analysis requires the implementation of a procedure for the identification of a complex of characteristic descriptors of certain pathological syndromes and the development of diagnostic algorithms for their use to improve the efficiency of the automated syndromic diagnosis system, which allows to identify and detect structures, local previously unspecified pathological syndromes. The practical application of the developed system and technology confirmed the effectiveness of syndromic diagnosis in nosoforms that were not previously included in the training database of the classifier (echinococcosis, liver angiomatosis). Testing of the system showed that for liver diseases the highest specificity and sensitivity were observed in the diagnosis of angiomatous inflammatory changes (88.6% and 88.9%, respectively), and the lowest values of these indicators were obtained in the diagnosis of cirrhosis (52.8% and 58%, respectively).

2019-01-01T00:00:00Z