Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorСавка, Н. Я.uk
dc.contributor.authorГураль, І. В.uk
dc.contributor.authorSavka, N. Ya.en
dc.contributor.authorHural, I. V.en
dc.contributor.authorСавка, Н. Я.ru
dc.contributor.authorГураль, И. В.ru
dc.date.accessioned2021-01-04T09:52:57Z
dc.date.available2021-01-04T09:52:57Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationСавка Н. Я. Удосконалена інформаційна технологія для моніторингу зворотного гортанного нерва [Текст] / Н. Я. Савка, І. В. Гураль // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2019. – № 6. – С. 45-53.uk
dc.identifier.issn1997-9266
dc.identifier.issn1997–9274
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/31124
dc.description.abstractЗапропоновано та обґрунтовано удосконалену інформаційну технологію для виявлення місця знаходження зворотного гортанного нерва на хірургічній рані під час проведення операцій на щитоподібній залозі. Удосконалена інформаційна технологія, на відміну від існуючих, зменшує ризик пошкодження зворотного гортанного нерва та час проведення операції на щитоподібній залозі за рахунок розробленої інтервальної моделі з радіально-базисними функціями. Зазначено, що математичні моделі, базисні функції яких є радіальними, мають просту узагальнену структуру, а структурна їх ідентифікація зводиться до обчислення кількості центрів радіально-базисних функцій. Встановлено, що основними характеристиками тканини хірургічної рани під час проведення операції на щитоподібній залозі є тип тканини та відстань від точки подразнення області хірургічного втручання до зворотного гортанного нерва. У результаті дослідження та опрацювання інформаційних сигналів різних пацієнтів обґрунтовано індикатори типу тканин хірургічної рани. Такими характеристиками є спектральна складова з максимальною амплітудою. Проаналізовано інформаційні сигнали пацієнтів, які отримано в результаті реакції на подразнення м’язової та нервової тканини на різних відстанях до зворотного гортанного нерва. Встановлено, що інформаційні сигнали пацієнтів, які відповідають реакції на подразнення хірургічної рани змінним струмом на однакових відстанях до зворотного гортанного нерва різних пацієнтів подібні, проте характеристики сигналів відрізняються. Для усунення невизначеності та неоднорідності вибірки даних запропоновано застосувати методи аналізу інтервальних даних. Використано алгоритм кластеризації неоднорідних вибірок даних, який ґрунтується на об’єднанні подібних спектральних характеристик інформаційних сигналів у групи, описані деяким інтервалом. Зазначено, що істинна відстань від точки подразнення області хірургічного втручання до зворотного гортанного нерва знаходиться в межах побудованого інтервалу відстані. Такий підхід уможливлює побудувати єдину математичну модель на основі радіально-базисних функцій для прогнозування відстані від точки подразнення до гортанного нерва. Результатами експериментів підтверджено ефективність удосконаленої інформаційної технології для моніторингу зворотного гортанного нерва.uk
dc.description.abstractThe information technology has been proposed and substantiated to detect the location of the laryngeal nerve in the surgical wound during operations on the thyroid gland. The information technology, in contrast to existing, reduces the risk of the laryngeal nerve damage and the time of operation on the thyroid gland due to the developed interval model with radial basis functions. The mathematical models, which basis functions are radial, have a simple generalized structure and their structural identification is reduced to calculating the number of centers of radial basis functions. The main characteristics of the surgical wound tissue during surgery on the thyroid gland are its type and the distance from the point of irritation of the surgical area to the laryngeal nerve. As a result of research and processing of information signals of different patients, indicators of the type of the surgical wound tissue are substantiated. Such characteristics are the spectral components with the maximum amplitude. The patient information signals resulting from the response to muscle and nerve irritation at different distances to the laryngeal nerve have been analyzed. The information signals of patients, which respond to the irritation of the surgical wound with alternating current at equal distances to the laryngeal nerve of different patients, are similar, but the characteristics of the signals are different. The interval data analysis methods to eliminate the uncertainty and heterogeneity of the data sample have been proposed A clustering algorithm of inhomogeneous data samples has been used, which is based on the integration of similar spectral characteristics of information signals into groups described at intervals. The true distance from the irritation point of the surgical area to the back laryngeal nerve is within the constructed distance interval. This approach makes it possible to construct a single mathematical model based on radial basis functions to predict the distance from the irritation point to the laryngeal nerve. The results of the experiments confirmed the efficiency of advanced information technology for the laryngeal nerve monitoring.en
dc.description.abstractПредложено и обосновано усовершенствованную информационную технологию для обнаружения места на-хождения обратного гортанного нерва на хирургической ране при проведении операций на щитовидной железе. Усовершенствованная информационная технология, в отличие от существующих, уменьшает риск поврежде-ния обратного гортанного нерва и время проведения операции на щитовидной железе за счет разработанной интервальной модели с радиально-базисными функциями. Отмечено, что математические модели, базисные функции которых являются радиальными, имеют простую обобщенную структуру, а структурная их иденти-фикация сводится к вычислению количества центров радиально-базисных функций. Установлено, что основными характеристиками ткани хирургической раны во время проведения операции на щитовидной железе является тип ткани и расстояние от точки раздражения области хирургического вме-шательства к обратному гортанному нерву. В результате исследования и обработки информационных сигна-лов различных пациентов обоснованны индикаторы типа тканей хирургической раны. Такими характеристика-ми являются спектральная составляющая с максимальной амплитудой. Проанализированы информационные сигналы пациентов, полученные в результате реакции на раздражение мышечной и нервной ткани на различных расстояниях до обратного гортанного нерва. Установлено, что ин-формационные сигналы пациентов, которые отвечают реакции на раздражение хирургической раны перемен-ным током на одинаковых расстояниях до обратного гортанного нерва разных пациентов подобные, однако характеристики сигналов отличаются. Для устранения неопределенности и неоднородности выборки данных предложено применить методы ана-лиза интервальных данных. Использован алгоритм кластеризации неоднородных выборок данных, основанный на объединении подобных спектральных характеристик информационных сигналов в группы, описанных некоторым интервалом. Отмечено, что истинное расстояние от точки раздражения области хирургического вмешатель-ства к обратному гортанному нерву находится в пределах построенного интервала расстояния. Такой подход позволяет построить единую математическую модель на основе радиально-базисных функций для прогнозиро-вания расстоянии от точки раздражения до гортанного нерва. Результатами экспериментов подтверждена эффективность усовершенствованной информационной тех-нологии для мониторинга гортанного нерва.ru
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofВісник Вінницького політехнічного інституту. № 6 : 45-53.uk
dc.relation.urihttps://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2442
dc.subjectінформаційна технологіяuk
dc.subjectзворотний гортанний нервuk
dc.subjectщитоподібна залозаuk
dc.subjectматематична модель з радіально-базисними функціямиuk
dc.subjectспектральні характеристикиuk
dc.subjectінтервальний аналіз данихuk
dc.subjectinformation technologyen
dc.subjectrecurrent laryngeal nerveen
dc.subjectthyroid glanden
dc.subjectmathematical model of radial basis functionsen
dc.subjectspectral characteristicsen
dc.subjectinterval data analysisen
dc.subjectинформационная технологияru
dc.subjectвозвратный гортанный нервru
dc.subjectщитовидная железаru
dc.subjectматематическая модель с радиально-базисными функциямиru
dc.subjectспектральные характеристикиru
dc.subjectинтервальный анализ данныхru
dc.titleУдосконалена інформаційна технологія для моніторингу зворотного гортанного нерваuk
dc.title.alternativeThe Improved Information Technology for Monitoring Recurrent Laryngeal Nerveen
dc.title.alternativeУсовершенствованная информационная технология для мониторинга возвратного гортанного нерваru
dc.typeArticle
dc.identifier.udc519.876.5: 616.2
dc.relation.referencesМ. П. Дивак, В. О. Шідловський, та О. Л.Козак, «Спосіб ідентифікації гортанного нерва з інших тканин хірургічної рани при проведенні хірургічних операцій на щитовидній залозі,» Патент України на корисну модель № 51174, 2010.uk
dc.relation.referencesN. Savka, M. Dyvak, A. Pukas, and V. Nemish, «Intelligent Classifier Based on Radial Basis Function Network for the Task of Identification the Recurrent Laryngeal Nerve in a Surgical Wound,» Journal of Applied Computer Science, vol. 22, no 2, pp. 55-64, 2014.en
dc.relation.referencesН. І. Падлецька, та М. П. Дивак, «Інформаційна технологія для ідентифікації зворотного гортанного нерва під час операції на щитовидній залозі,» Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах, № 1, с. 151-157. 2015.uk
dc.relation.referencesM. Dyvak, Y. Maslyiak, O. Papa, and N. Savka, «Clustering and Interval Analysis of Heterogeneous Data Sample» in 12th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT’ 2017. Lviv, 2017, pp. 528-532.en
dc.relation.referencesН. Я. Савка, та О. Л. Козак «Інтервальні моделі з радіально-базисними функціями для задачі виявлення розмі- щення зворотного гортанного нерва,» Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних техтологій: зб. наукових праць, № 815, с. 225-233, 2015.uk
dc.relation.referencesM. Dyvak, and N. Savka, «Identification of Artificial Neural Networks with Radial Basis Functions by Methods of Interval Data Analysis» in XIth International Conference the Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics (CADSM’2011), Lviv-Polyana-Svalyava, 2011, pр. 304.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1997-9266-2019-147-6-45-53


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію