РОЗРОБЛЕННЯ ПРОГРАМНО-АПАРАТНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ МЕТОДУ РЕАБІЛІТАЦІЇ ХВОРИХ ОБЛІТЕРУЮЧИМ АТЕРОСКЛЕРОЗОМ СУДИН КІНЦІВОК

2019;
: pp. 24-26
1
Національний університет «Львівська політехніка»
2
Національний університет “Львівська політехніка”
3
Національний університет «Львівська політехніка»
4
Національний університет “Львівська політехніка”
5
Вінницький національний технічний університет, Україна
6
Технічний університет м.Ільменау, Німеччина
7
Technical University, Ilmenau, Germany

Тематика  статті  стосується наукових досліджень у  сфері охорони  здоров’я  та медичних технологій на основі  подальшого  розвитку  і  впровадження  смарт-сенсорів,  технік  опрацювання  біоінформаційних  сигналів,  їх нормалізації  та  використання  для  створення  засобів  гнучкого  коректування  фізіологічного  стану  людського  організму методом електростимуляції, узгодженої в режимі реального часу з природними ритмами діяльності конкретного пацієнта.

Інтерес  до  вказаної  теми  зумовлений  проявом,  у  міру  збільшення  тривалості  активного  періоду  в житті  людей, низки  небезпечних  захворювань,  до  яких  належать  насамперед  захворювання  серцево-судинної  системи.  Найчастіше причиною таких захворювань є вікові зміни, а також недалекоглядна поведінка і звички людини: куріння, брак фізичної активності, нездорове харчування та надмірне вживання алкоголю. Змінивши поведінку, людина зможе знизити й ризик серцево-судинних захворювань.

[1]  J.  Frostegård,  “Immunity,  atherosclerosis  and cardiovascular  disease”,  BMC  Med.  2013;  11:  117.  Publ. online 2013 May 1.

[2]  R.  Lathe,  A.  Sapronova,  Yu.  Kotelevtsev, “Atherosclerosis  and  Alzheimer  –  diseases  with  a  common cause?  Inflammation,  oxysterols,  vasculature”,  BMC Geriatr., 14: 36, 2014. Publ. online 2014 Mar 21. 

[3]  V.Khoma, M.  Pelc,  Yu.  Khoma.  Artificial  Neural Network Capability  for Human Being  Identification  based  on ECG,  in  Proc.  23rd  Int.  Conf  on  Methods  and  Models  in Automation  and Robotics, Miedzyzdroje, 27-30 August 2018. IDAACS, 2018.

[4] LabVIEW 2017. [Online]. Available: http://www.ni. com/download/labview-development -system-2017/6698/en/

[5]  J.  Sauerer.  Smart  sensors,  AMA•FVEE•Workshop 2013.  [Online].  Available:  http://www.fvee.de/fileadmin/ publikationen/Workshopbaende/ws2013/ws2013_03_02.pdf

[6]  B.  Stadnyk,  T.  Fröhlich,  Yu.  Khoma,  V.  Herasymenko,  O.  Chaban,  “Impedance  analyser  error  correction using artificial neural networks”, 59th Ilmenau Sc. Coll. (IWK), Sept. 11–15, 2017.