Біометрична ідентифікація фотоплетизмографічних сигналів в клініці щелепно-лицевої хірургії з використанням технологій глибокого навчання

Павлов, В. С.; Заболотна, Н. І.; Поліщук, В. С.; Даліщук, А. І.; Скорюкова, Я. Г.; Лунінь, Я.

Домівка
→
Кафедра хірургічної стоматології та щелепно-лицевої хірургії
→
Наукові публікації каф. хірургічної стоматології
→
Перегляд матеріалів

dc.contributor.author	Павлов, В. С.
dc.contributor.author	Заболотна, Н. І.
dc.contributor.author	Поліщук, В. С.
dc.contributor.author	Даліщук, А. І.
dc.contributor.author	Скорюкова, Я. Г.
dc.contributor.author	Лунінь, Я.
dc.date.accessioned	2025-11-28T12:13:11Z
dc.date.available	2025-11-28T12:13:11Z
dc.date.issued	2025
dc.identifier.citation	Біометрична ідентифікація фотоплетизмографічних сигналів в клініці щелепно-лицевої хірургії з використанням технологій глибокого навчання / В. С. Павлов, Н. І. Заболотна, В. С. Поліщук [та ін.] // Інформаційні технології та комп’ютерна техніка. – 2025. – № 1. – С. 1–12. – https://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-1-109-120	uk_UA
dc.identifier.other	https://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-1-109-120
dc.identifier.uri	https://dspace.vnmu.edu.ua/123456789/10740
dc.description.abstract	Це дослідження направлене на підвищення ефективності оброблення сигналів фотоплетизмографії (ФПГ), які мають низку переваг перед традиційними біометричними методами. Було створено комплексну методику для реєстрації ФПГ сигналів від 95 пацієнтів за допомогою оптико-електронної системи оцінювання тканинної мікроциркуляції . Фотоплетизмографічні сигнали були перетворені в двовимірні вигляд за допомогою матриці Грама. Для аналізу та автентифікації використовувалася модель EfficientNetV2 B0, яка інтегрована з мережею довготривалої короткочасної пам'яті (ДКП), що дозволило досягти точності інтерпретації 99 %. Удосконалена модель була додатково перевірена для ідентифікації в реальному часі, що підкреслює її ефективність і надійність для систем біометричного розпізнавання. Загалом це дослідження вирішує ключові проблеми біометричної автентифікації шляхом використання переваг ФПГ сигналів і сучасних методологій глибокого навчання, дозволяючи підвищити ефективність застосування біомедичних систем. Значною перевагою підходу є його застосовність під час обробки сигналів в реальному часі. Розроблена оптико-електронна система, яка включає в себе збір, попередню обробку та класифікацію сигналів ФПГ в режимі реального часу, демонструє практичну доцільність біометричних систем на основі ФПГ. Оптико-електронна система для оцінювання тканинної мікроцикуляції дозволяє реєструвати та обробляти ФПГ сигнали частини тіла. що додає системі універсальності. Це дослідження вирішує ключові проблеми біометричної автентифікації шляхом використання переваг ФПГ сигналів і сучасних методологій глибокого навчання, дозволяючи підвищити ефективність застосування біомедичних систем.	uk_UA
dc.publisher	Інформаційні технології та комп’ютерна техніка	uk_UA
dc.subject	сигнали фото плетизмографії	uk_UA
dc.subject	двовимірні вимірювання	uk_UA
dc.subject	перетворення матриці Грама	uk_UA
dc.subject	глибоке навчання	uk_UA
dc.subject	класифікація	uk_UA
dc.subject	прогнозування в реальному часі	uk_UA
dc.title	Біометрична ідентифікація фотоплетизмографічних сигналів в клініці щелепно-лицевої хірургії з використанням технологій глибокого навчання	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA