Метою даного проекту є розробка методу і засобу дослідження електроміографічних сигналів (медичної інформаційної технології аналізу стану опорно-рухового апарату з функцією підтримки прийняття рішення). Об'єктом дослідження є оцифровані записи біоелектричної активності м'язів пацієнтів в нормі і при різному ступені патології. У роботі застосовувалися такі методи дослідження: методи статистичного аналізу біомедичних сигналів; методи спектрального аналізу біомедичних сигналів; метод факторного аналізу; метод дискримінантного аналізу; метод моделювання штучних нейронних мереж. У ході виконання дипломної роботи був сформований набір кількісних показників електроміограми і проведена оцінка їх діагностичної значущості. Розроблено інформаційну технологію диференціальної діагностики нервово-м'язових патологій (з ефективністю 97% на контрольній вибірці) на основі штучної нейронної мережі. Інформаційна технологія діагностики стану опорно-рухового апарату рекомендується до використання в лабораторіях патофізіології і нейрофізіологічних відділеннях клінік. Застосування результатів дослідження в медичній практиці дозволить не тільки забезпечити лікаря підтримкою в прийнятті рішення диференціювання патологій, але і дозволить виявляти ці патології на більш ранніх стадіях, скоротити час діагностування в цілому. ЕЛЕКТРОМІОГРАФІЇ, ДИСКРИМІНАНТНИЙ АНАЛІЗ, ФАКТОРНИЙ АНАЛІЗ, ШТУЧНА НЕЙРОННА МЕРЕЖА, СПЕКТРАЛЬНИЙ АНАЛІЗ. Целью данного проекта является разработка метода и средства исследования электромиографических сигналов (медицинской информационной технологии анализа состояния опорно-двигательного аппарата с функцией поддержки принятия решения). Объектом исследования являются оцифрованные записи биоэлектрической активности мышц пациентов в норме и при различной степени патологии. В работе применялись следующие методы исследования: методы статистического анализа биомедицинских сигналов; методы спектрального анализа биомедицинских сигналов; метод факторного анализа; метод дискриминантного анализа; метод моделирования искусственных нейронных сетей. В ходе выполнения дипломной работы был сформирован набор количественных показателей электромиограмм и произведена оценка их диагностической значимости. Разработана информационная технология дифференциальной диагностики нервно-мышечных патологий (с эффективностью 97% на контрольной выборке) на основе искусственной нейронной сети. Информационная технология диагностики состояния опорно-двигательного аппарата рекомендуется к использованию в лабораториях патофизиологии и нейрофизиологических отделениях клиник. Применение результатов исследования в медицинской практике позволит не только обеспечить врача поддержкой в принятии решения дифференцирования патологий, но и позволит обнаруживать эти патологии на более ранних стадиях, сократить время диагностирования в целом. ЭЛЕКТРОМИОГРАФИЯ, ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ, ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ, ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ. The object of research is the process of evaluating heart rate variability. The subject of research is quantitative EMG characteristics. The methods of research are statistical, spectral, factor analysis, discriminant analysis, artificial neural network synthesis. Set of quantitative indicators of electromyogram and their diagnostic significance are investigated and proposed. The information technology based on artificial neural network for differential diagnosis of neuromuscular pathologies with an efficiency of 97% in comparing with the Control Group was created. Developed information technology is recommended for using in pathophysiological and neurophysiological clinical departments to diagnostic the state musculoskeletal system. Application of research results in clinical practice allow to provide medical decision support during the differentiation of pathologies, to detect earlier abnormal stages and to reduce the time of diagnostic in general. ELECTROMYOGRAPHY, DISCRIMINANT ANALYSIS, FACTOR ANALYSIS, ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, SPECTRAL ANALYSIS.
