Система мониторинга и морфология формы нестационарных сигналов внутричерепного давления

Система мониторинга и морфология формы нестационарных сигналов внутричерепного давления

В статье рассматривается разработанная и внедренная авторами система измерения внутричерепного давления (ВЧД). Предлагается для изучения волновых форм временных сигналов ВЧД использовать алгоритмы калмановской фильтрации и калмановского сглаживания, которые в каждый момент времени адаптивно производ...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2010
Автори: Дроботько, Д.В., Качур, И.В., Дроботько, В.Ф., Городник, Г.А.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
Назва видання:Штучний інтелект
Теми:
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58673
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Система мониторинга и морфология формы нестационарных сигналов внутричерепного давления / Д.В. Дроботько, И.В. Качур, В.Ф. Дроботько, Г.А. Городник // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 651-661. — Бібліогр.: 16 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-58673
record_format dspace
spelling irk-123456789-586732014-03-30T04:01:29Z Система мониторинга и морфология формы нестационарных сигналов внутричерепного давления Дроботько, Д.В. Качур, И.В. Дроботько, В.Ф. Городник, Г.А. Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС В статье рассматривается разработанная и внедренная авторами система измерения внутричерепного давления (ВЧД). Предлагается для изучения волновых форм временных сигналов ВЧД использовать алгоритмы калмановской фильтрации и калмановского сглаживания, которые в каждый момент времени адаптивно производят оценку параметров авторегрессионной модели. С помощью предложенных алгоритмов изучена морфология волн ВЧД при острой травме головного мозга. У статті розглядається розроблена та впроваджена авторами система виміру внутрішньочерепного тиску (ВЧТ). Пропонується для дослідження хвильових форм часових сигналів ВЧТ застосування алгоритмів калмановської фільтрації та калмановського згладжування, що кожного моменту часу адаптивно проводять оцінку параметрів авторегресійної моделі. За допомогою запропонованих алгоритмів досліджено морфологію хвиль ВЧТ за умов гострої травми головного мозку. The system of intraskull pressure (ISP) measuring elaborated and implemented by authors is described in the article. For the studying of ISP temporary signals in the wave forms it is offered to use algorithms of kalman filtration and kalman smoothing that in any moment make adaptively an assessment of autoregression model parameters. ISP wave morphology under serious trauma of brain is studied by means of these algorithms. 2010 Article Система мониторинга и морфология формы нестационарных сигналов внутричерепного давления / Д.В. Дроботько, И.В. Качур, В.Ф. Дроботько, Г.А. Городник // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 651-661. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58673 004.8 ru Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
spellingShingle Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Дроботько, Д.В.
Качур, И.В.
Дроботько, В.Ф.
Городник, Г.А.
Система мониторинга и морфология формы нестационарных сигналов внутричерепного давления
Штучний інтелект
description В статье рассматривается разработанная и внедренная авторами система измерения внутричерепного давления (ВЧД). Предлагается для изучения волновых форм временных сигналов ВЧД использовать алгоритмы калмановской фильтрации и калмановского сглаживания, которые в каждый момент времени адаптивно производят оценку параметров авторегрессионной модели. С помощью предложенных алгоритмов изучена морфология волн ВЧД при острой травме головного мозга.
format Article
author Дроботько, Д.В.
Качур, И.В.
Дроботько, В.Ф.
Городник, Г.А.
author_facet Дроботько, Д.В.
Качур, И.В.
Дроботько, В.Ф.
Городник, Г.А.
author_sort Дроботько, Д.В.
title Система мониторинга и морфология формы нестационарных сигналов внутричерепного давления
title_short Система мониторинга и морфология формы нестационарных сигналов внутричерепного давления
title_full Система мониторинга и морфология формы нестационарных сигналов внутричерепного давления
title_fullStr Система мониторинга и морфология формы нестационарных сигналов внутричерепного давления
title_full_unstemmed Система мониторинга и морфология формы нестационарных сигналов внутричерепного давления
title_sort система мониторинга и морфология формы нестационарных сигналов внутричерепного давления
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate 2010
topic_facet Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58673
citation_txt Система мониторинга и морфология формы нестационарных сигналов внутричерепного давления / Д.В. Дроботько, И.В. Качур, В.Ф. Дроботько, Г.А. Городник // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 651-661. — Бібліогр.: 16 назв. — рос.
series Штучний інтелект
work_keys_str_mv AT drobotʹkodv sistemamonitoringaimorfologiâformynestacionarnyhsignalovvnutričerepnogodavleniâ
AT kačuriv sistemamonitoringaimorfologiâformynestacionarnyhsignalovvnutričerepnogodavleniâ
AT drobotʹkovf sistemamonitoringaimorfologiâformynestacionarnyhsignalovvnutričerepnogodavleniâ
AT gorodnikga sistemamonitoringaimorfologiâformynestacionarnyhsignalovvnutričerepnogodavleniâ
first_indexed 2023-10-18T18:32:41Z
last_indexed 2023-10-18T18:32:41Z
_version_ 1796144498369101824

Схожі ресурси