Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Реферативна база даних (3) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Ivanko K$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 3 Представлено документи з 1 до 3 |
|||
| 1. | 
Avilov O. О. Permutation entropy of fetal heart rate with extraction of maternal heartbeats [Електронний ресурс] / O. О. Avilov, I. I. Borovskyi, M. A. Zhukov, K. O. Ivanko, A. A. Popov, V. A. Fesechko // Electronics and communications. - 2013. - № 5. - С. 43-49. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/eisv_2013_5_8 Разработка и применение методов идентификации физиологических состояний матери и плода, основанных на неинвазивном мониторинге сердечной деятельности, имеет большое клиническое значение при беременности. Исследованы новые возможности применения энтропии перестановок (ЭП) - одного из нелинейных методов временного анализа сердечных сокращений плода. ЭП используется для описания ритмограмм плода с целью получения новых данных о характеристиках сердечного ритма плода. Используется новая методика выделения фетальной электрокардиограммы (фЭКГ), основанная на фильтрации в вейвлет-пространстве и реконструкции фЭКГ с использованием коэффициентов детализации. Энтропия перестановок применяется для получения числовых значений и временных зависимостей ЭП для сердечного ритма в случае необработанных ритмограмм плода и ритмограмм, полученных с выделенными ударами сердца матери. Предположение о необходимости удалять удары сердца матери из начальной ритмограммы подтверждается разницей в значениях ЭП для двух случаев. | ||
| 2. | 
Ivanko K. O. Identification and assessment of electrocardiographic markers of cardiac electrical instability [Електронний ресурс] / K. O. Ivanko, N. G. Ivanushkina, Y. S. Karplyuk // Наукові вісті Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут". - 2017. - № 1. - С. 37-47. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/NVKPI_2017_1_6 Розробка методів ідентифікації та оцінювання ранніх ознак захворювань серця надає змогу виявити порушення в роботі серця на початковій стадії. Розглянуто методи ранньої діагностики серцево-судинної системи з використанням електрокардіографічних маркерів електричної нестабільності міокарда. Мета дослідження - виявлення низькоамплітудних компонент електрокардіосигналів, які неможливо проаналізувати за допомогою стандартних процедур оцінювання електрокардіограми (ЕКГ), із використанням сучасних методів реєстрації, цифрової обробки електрокардіосигналів і електрокардіографії високого розділення. Для виявлення діагностичних ознак, пов'язаних з електричною нестабільністю міокарда, зміни в реальних і змодельованих електрокардіосигналах були вивчені з використанням різних видів аналізу: в часовій і частотній областях, скатерограм, кластерного аналізу, вейвлет-аналізу та аналізу головних компонент. Розроблені комбіновані методи аналізу низькоамплітудних компонент електрокардіосигналів надали змогу виконати виявлення пізніх потенціалів, а також альтернації Т-зубця на ЕКГ, які є маркерами електричної нестабільності міокарда. Висновки: проведено виявлення та оцінювання тонких проявів електричної активності серця. Використання запропонованого методу надало змогу виділити сплески пізніх потенціалів на фоні шуму і визначити часову область їх локалізації. | ||
| 3. |
Basarab M. R. Prediction of the Development of Gestational Diabetes Mellitus in Pregnant Women Using Machine Learning Methods [Електронний ресурс] / M. R. Basarab, K. O. Ivanko, V. Kulkarni // Мікросистеми, Електроніка та Акустика. - 2021. - Т. 26, № 2. - С. 228845-1. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/eisv_2021_26_2_3 Розглянуто застосування методів машинного навчання (ММН) для прогнозування розвитку гестаційного цукрового діабету (ГЦД) на ранніх термінах вагітності. На основі двох публічнодоступних баз даних (БД) оцінено вплив таких показників, як індекс маси тіла, товщина шкірної складки трицепса, ультразвукове вимірювання вісцерального жиру у матері, перше визначення глюкози у плазмі венозної крові натщесерце та інших параметрів для прогнозування розвитку ГЦД. ММН із вчителем, засновані на деревах рішень, методі опорних векторів (МОВ), логістичній регресії, класифікаторі k-найближчих сусідів, ансамблевому навчанні (АН), наївному Байєсівському класифікаторі та нейронних мережах реалізовано для визначення найкращих моделей класифікації для комп'ютеризованого прогнозування гестаційного діабету (ГД). Визначено та порівняно точність різних класифікаторів. МОВ продемонстрував найвищу точність класифікації у прогнозуванні розвитку ГД на основі навчання з використанням показників із БД Pima Indians Diabetes Database (83,0 % загальних вірно спрогнозованих випадків, 87,9 % для класу здорових жінок і 78,1 % для класу ГЦД). Класифікатор із використанням АН дерев рішень показав найкращі результати у порівнянні з іншими ММН на основі навчання з використанням показників із БД Visceral Adipose Tissue Measurements During Pregnancy - 87,9 % загальних вірно прогнозованих випадків, 82,2 % для класу здорових жінок і 93,6 % для класу ГЦД). | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |