Підвищення ефективності аналізу телемедичних даних в системі збереження здоров'я населення
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Запропоновано структуру інфокомунікаційної системи інтелектуального аналізу ЕКС, яка дозволяє підвищити точність і результативність телемедичних досліджень та реалізовувати системи підтримки прийняття рішень для медичних фахівців.
The structure of the infocommunication system of intellectual analysis of ECS, which allows to increase the accuracy and effectiveness of telemedicine research and to implement decision support systems for medical professionals, is proposed.
The structure of the infocommunication system of intellectual analysis of ECS, which allows to increase the accuracy and effectiveness of telemedicine research and to implement decision support systems for medical professionals, is proposed.
Опис
Ключові слова
електро-кардіосигнал , інтелектуальний алгоритм , телемедичне дослідження , апаратнопрограмна модель , інфокомунікаційна система , цифрова обробка сигналів , electro-cardio signal , intelligent algorithm , telemedicine research , hardware-software model , infocommunication system , digital signal processing
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Васильківський М. В. Підвищення ефективності аналізу телемедичних даних в системі збереження здоров'я населення // Матеріали IX Міжнародного з`їзду екологів, Вінниця, 25-27 вересня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/ecology/ecology2024/paper/view/22059.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- К. T. Koshekov, Yu. N. Klikushin, A. A. Kashevkin, S. I. Latypov, N. N. Sof ina, A. K. Koshekov, G.V. Savostina An Intelligent System for Vibrodiagnostics of Oil and Gas Equipment. Russian Journal of Nondestructive Testing. April 2018, Volume 54, Issue 4, PP. 249-259.
- A.A. Savostin, D. V. Ritter, G.V. Savostina, A. K. Koshekov Comparative Analysis of Algorithms for Elimination of LowFrequency Noise in Electrocardio-Signals. Measurement Techniques, Vol. 61, No. 7, PP. 1-6. October, 2018.
- A. A. Savostin, D. V. Ritter and G. V. Savostina Using the K-Nearest Neighbors Algorithm for Automated Detection of Myocardial Infarction by Electrocardiogram Data EntriesPattem Recognition and Image Analysis, 2019, Vol. 29, No. 4, pp. 730-737.
- Acharya U.R., Fujitad H. et al. Application of deep convolutional neural network for automated detection of myocardial infarction using ECG signals. Information Sciences 415-416. 2017. PP. 190-198.