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: | Книжкові видання та компакт-диски (1) | Автореферати дисертацій (1) | Реферативна база даних (3) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Порєва Г$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 2 Представлено документи з 1 до 2 |
|||
| 1. | 
Карплюк Є. С. Виявлення характерних акустичних ознак пацієнтів з ХОЗЛ на основі біспектрального аналізу звуків дихання [Електронний ресурс] / Є. С. Карплюк, А. А. Макаренкова, А. П. Макаренков, Г. С. Порєва // Electronics and communications. - 2014. - Т. 19, № 6. - С. 82-86. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/eisv_2014_19_6_15 Мета досліджень - виявлення найбільш інформативних характеристик звуків дихання, що визначають аускультативні, діагностичні ознаки у хворих хронічним обструктивним захворюванням легенів (ХОЗЛ) на підставі поліспектрального аналізу (ПСА). Розроблено методику ітераційного ПСА звуків дихання на підставі розрахунку непараметричного біспектра (за допомогою прямого та непрямого методів обчислення) і параметричного біспектра. Запропоновано графічні та числові показники, що об'єктивізують характерні діагностичні ознаки ХОЗЛ. Розроблений метод може слугувати допоміжним засобом для лікарів під час ідентифікації ХОЗЛ у пацієнтів. | ||
| 2. |
Порєва Г. С. Дослідження роботи класифікаторів для оптимізації постановки діагнозів бронхолегеневих захворювань [Електронний ресурс] / Г. С. Порєва, Д. Гончарова // Electronics and communications. - 2016. - Т. 21, № 4. - С. 44-48. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/eisv_2016_21_4_10 Розглянуто можливість застосування класифікаторів, що є основою машинного навчання, для оптімізації постановки діагнозів бронхолегеневих захворювань. Розглянуто роботу декількох класифікаторів, і в результаті дослідження для поставленого завдання обраний класифікатор на основі методу найближчих сусідів. В якості параметрів методу обрані розраховані на основі поліспектрального аналізу чисельні характеристики сигналів звуків дихання. Встановлено, що даний класифікатор є простим для реалізації і роботи з базою звуків дихання. Отримана точність роботи класифікатора є досить високою. Розроблений алгоритм покликаний істотно спростити роботу лікаря-пульмонолога для постановки своєчасного діагнозу. | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |