Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorСидорук, О. О.uk
dc.contributor.authorКоваль, Л. Г.uk
dc.contributor.authorSydoruk, O. O.en
dc.contributor.authorKoval, L. H.en
dc.date.accessioned2025-10-10T07:54:35Z
dc.date.available2025-10-10T07:54:35Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationСидорук О. О., Коваль Л. Г. Розроблення моделі і методу індивідуалізованого підбору імплантів колінного суглоба // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2025/paper/view/23690.uk
dc.identifier.isbn978-617-8132-48-8
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/49714
dc.description.abstractУ роботі запропоновано модель та метод індивідуалізованого автоматизованого підбору імплантів колінного суглоба, що базується на багатокритеріальній оптимізації та застосуванні сучасних технологій машинного навчання. Розроблена методика дозволяє підвищити точність підбору імплантів, знизити ризики післяопераційних ускладнень і покращити довгострокові результати імплантації колінного суглоба. Запропоновано критерії для оцінки оптимальності автоматизованого підбору, що сприяє об’єктивному вибору оптимальних характеристик імплантів.uk
dc.description.abstractThe relevance of this research is driven by the increasing prevalence of knee joint pathologies and injuries requiring replacement or reconstruction of joint surfaces using implants. The success of such surgical interventions largely depends on the precise and individualized selection of implants. This paper proposes a multi-criteria optimization model and an individualized implant selection method utilizing advanced machine learning technologies. The developed approach significantly improves implant selection accuracy, reduces postoperative complication risks, and enhances overall treatment outcomes.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2025/paper/view/23690
dc.subjectКолінний суглобuk
dc.subjectімплантuk
dc.subjectіндивідуалізований підбірuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectбагатокритеріальна оптимізаціяuk
dc.subjectKnee jointen
dc.subjectimplanten
dc.subjectpersonalized selectionen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectmulticriteria optimizationen
dc.titleРозроблення моделі і методу індивідуалізованого підбору імплантів колінного суглобаuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc615.47
dc.relation.referencesГерасименко С.І., Медведєв В.Ю. Сучасні методики індивідуального підбору ортопедичних імплантів. – Київ: Медицина, 2020. – 215 с.uk
dc.relation.referencesКозлов В.О., Степанюк В.О. Біомеханіка та біосумісність ортопедичних імплантів. – Київ: Вища школа, 2018. – 356 с.uk
dc.relation.referencesПетров О.Г. Комп'ютерні технології в травматології та ортопедії. – Київ: Медицина, 2020. – 220 с.uk
dc.relation.referencesAtesok K., Galos D., Jazrawi L.M., Egol K.A. Artificial Intelligence in Orthopedics. – Springer, Cham, 2021. – 145 p.en
dc.relation.referencesDeep Learning in Healthcare. Methods, Algorithms and Applications / Editors: El Naqa I., Li R., Murphy M. Cham: Springer International Publishing, 2021. - 321 p.en
dc.relation.referencesOrthopedic Biomaterials. Advances and Applications / Edited by Bingyun Li, Thomas Webster. Cham: Springer, 2018. - 496 p.en
dc.relation.referencesТимчик С.В., Штофель Д.Х. Регенеративна медицина та 3D друк для біомедичної інженерії: Конспект лекцій. – Вінниця: ВНТУ, 2020.uk


Файли в цьому документі

Thumbnail

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

Показати скорочену інформацію