Автореферати та дисертаційні роботи
Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/2995
Browse
2 results
Search Results
Item Теорія і методи комп’ютерного опрацювання біосигналів на основі машинного навчання(Національний університет "Львівська політехніка", 2020) Хома, Юрій Володимирович; Микийчук, Микола Миколайович; Національний університет "Львівська політехніка"; Бабак, Віталій Павлович; Саченко, Анатолій Олексійович; Русин, Богдан ПавловичУ дисертаційній роботі вирішено актуальну науково-прикладну проблему у галузі інструментального забезпечення біоінформатики – розвиток теоретичних засад і нових підходів до удосконалення комп’ютерних систем опрацювання біосигналів на основі широкого використання штучних нейромереж і технологій глибинного навчання. Представлено концепцію трьох системних рівнів комп’ютерного опрацювання біосигналів, що базується на чіткому розмежуванні функцій системних рівнів від методів і засобів, що їх реалізують. Таке розділення сприяє структуризації знань, уможливлює оцінювання ефективності різних методів і вибір кращих проектних рішень із урахуванням специфіки завдань, умов і сценаріїв. Автоматизовано пошук оптимальних значень гіперпараметрів багатошарового нейрокласифікатора шляхом використання простої прогностичної моделі машинного навчання. Це дає змогу на 4 порядки скоротити час пошуку порівняно із повним перебором в просторі можливих значень. Розроблено і апробовано підхід до виявлення і коригування залишкових аномалій в біосигналах, який базується на застосуванні нейромережевих автоенкодерів для нелінійної фільтрації завад, зосереджених в тій самій частині спектру, що й корисний сигнал. Застосування підходу у 5-7 разів зменшує похибку ідентифікації. Результати роботи можуть бути застосовані до різних прикладних задач, у таких сферах як кібербезпека та системи доступу (біометрична ідентифікація), робототехніка (нейромережеві інтерфейси управління) і афективна інформатика (аналіз психоемоційного стану), а також у медицині (діагностика, клінічні дослідження тощо). В диссертационной работе решена актуальная научно-прикладная проблема в области инструментального обеспечения биоинформатики - развитие теоретических основ и новых подходов к совершенствованию компьютерных систем обработки биосигналов на основе широкого использования искусственных нейронных сетей и технологий глубинного обучения. Представлена концепция трех системных уровней компьютерной обработки биосигналов, основанная на четком разграничении функций системных уровней от методов и средств, которые используются для их реализации. Такое разделение способствует структуризации знаний, позволяет оценить эффективность различных методов и выбрать лучшие проектные решения с учетом специфики задач, условий и сценариев. Автоматизирован поиск оптимальных значений гиперпараметров многослойного нейроклассификатора путем использования простой прогностической модели машинного обучения. Это позволяет на 4 порядка сократить время поиска по сравнению с полным перебором в пространстве всех возможных значений. Разработан и апробирован подход к выявлению и коррекции остаточных аномалий в биосигналах, основанный на применении нейросетевых автоэнкодеров для нелинейной фильтрации помех, сосредоточенных в той же части спектра, и полезный сигнал. Применение коррекции аномалий в 5-7 раз уменьшает погрешность идентификации. Результаты работы могут быть применены в различных направлениях, таких как компьютерная безопасность и системы доступа (биометрическая идентификация), робототехника (нейросетевые интерфейсы управления) и аффективная информатика (анализ психоэмоционального состояния), а также в медицине (диагностика, клинические исследования и т.п.). The thesis solves a scientific problem in the field of instrumental support of bioinformatics - the development of theoretical foundations, improvement of methodological, algorithmic, software, and technical basis of the computer systems for processing of biosignals and data based on the extensive use of artificial neural networks and deep learning technologies. Current state and future perspectives of machine learning usage in the computer bioinformatics systems are analyzed in the thesis. It is shown that the heterogeneousness of data and a wide range of bioinformatics tasks influenced the development of specialized solutions for each separate domain or application. This complicates the possibility to compare the effectiveness of certain methods as well as the usage of the best system design variants for the new tasks. A novel framework related to the development of principles for the design of the biosignals computer processing systems involving a combination of machine learning techniques and digital signal processing is presented in the thesis. The expediency of separation of the system levels within the process of biosignals processing is reasoned, and their functions are outlined. Innovativeness of the suggested approach lies in the separation of functions of the lower, middle, and upper levels from methods with the help of which they are realized, as well as from the implementation variants for these methods based on the hardware and software components. The middle system level is significantly invariable both in regards to the task to be solved and to the biosignal type. At the same time, the upper level is specific as to the final application, and the lower level is specific as to the type of biosignal. Distinct outlining of functions for each system level and the inter-level interfaces opens perspectives for information structuring during the analysis of the known decisions, which simplifies the analysis and comparison of the effectiveness of these solutions. The design process of the computer system for the specific tasks gets simplified and potentially quickens due to the possibility of transferring the best results among the related tasks. On the basis of the developed three system levels concept the range of tasks related to machine learning application and biosignals processing on all the system levels was studied and analyzed. A novel method of optimal hyperparameters selection for a multilayer neural network classifier based on the Monte Carlo method and predictive modeling was developed and introduced in the thesis, new algorithms for detection and correction of anomalies in ECG-signals were presented as well. This resulted in reduction of hyperparameters optimization time by 4 orders compared to a grid search approach in the entire hyperspace of possible values. A new approach to the detection and correction of residual anomalies in biosignals was developed and tested. This approach is based on the use of neural network autoencoders for nonlinear filtering of distortions that are located in the same spectral band as the useful signal and its application reduces identification error by 5-7 times. A method of software conditioning of biosignals was developed, which enabled parameters unification of digital records of biosignals from open databases by resampling, rescaling, time normalization, etc. and its application improves the issue of low data volume while deep neural networks training. A comprehensive study of the influence of the variability of ECG signal acquisition systems (different data sets, sampling frequency, recording duration, data volume) on the accuracy of biometric identification was performed. The obtained results proved sufficient stability and reliability of the electrocardiogram as a biometric marker and confirmed the possibility of its real-world application in biometric identification systems. Neural network equalizer was designed for dynamical error correction of bioimpedance sensors, which resulted in expanding the operating frequency band up to 100 times. Functionality was expanded, metrological characteristics were improved and the speed of the digital rheograph was doubled by improving the Howland current pump by compensating the basic bioimpedance with a coded potentiometer (trimmer) and using a direct digital synthesis of orthogonal probing signals. Intelligent processing of vibroarthrography signals based on a combination of machine learning algorithms and wavelet decomposition was developed, which allowed to achieve better accuracy in terms of knee joint disorders analysis. The results of the work can be used in various applications, such as cybersecurity and access systems (biometric identification), robotics (bio-machine control interfaces), and affective informatics (psycho-emotional state analysis), as well as a medical domain (diagnostics, clinical trials).Item Покращення метрологічних характеристик портативних частотних аналізаторів імпедансу(Національний університет "Львівська політехніка", 2014) Хома, Юрій ВолодимировичДисертаційна робота присвячена вирішенню важливої науково-прикладної задачі – підвищенню точності і розширенню частотного діапазону портативних частотних аналізаторів імпедансу (ЧАІ). В роботі сформульовано вимоги до портативних ЧАІ та розроблено концепцію покращення їх метрологічних характеристик, яка ґрунтується на мінімізації аналогової частини вимірювального каналу і передбачає застосування цифрового опрацювання сигналів і алгоритмічної корекції для компенсації похибок результатів вимірювання. Обґрунтовано доцільність модифікації структури DDS-синтезаторів для формування зондувального і ортогональних сигналів ЧАІ, встановлено вимоги до їх параметрів і досліджено джерела похибок. Проаналізовано особливості реалізації квадратурного розділення за алгоритмом одночастотного перетворення Фур’є, одержано моделі похибок, на основі яких обґрунтовано шляхи підвищення точності ЧАІ. Показано переваги застосування у структурі портативних ЧАІ виносних активних вимірювальних перетворювачів. Розроблено математичні моделі перетворювачів імпедансу і адмітансу в напругу, на основі яких синтезовано аналітичні вирази для компенсації частотних похибок. Створено метрологічну модель вимірювального каналу розроблених ЧАІ, описано і проаналізовано варіанти їх побудови на сучасній елементній базі. Диссертационная работа посвящена решению важной научно-прикладной задачи – повышению точности и расширению частотного диапазона портативных частотных анализаторов импеданса (ЧАИ). В работе сформулированы требования к портативным частотным анализаторам импеданса и разработана концепция улучшения их метрологических характеристик, основанная на минимизации аналоговой части измерительного канала и применении цифровой обработки сигналов и алгоритмической коррекции для компенсации погрешностей результатов измерения. Обоснована целесообразность модификации структуры DDS-синтезаторов для формирования зондирующего и ортогональных сигналов ЧАИ, установлены требования к его параметрам и исследованы источники погрешностей. Проанализированы особенности реализации квадратурного преобразования по алгоритму одночастотного преобразования Фурье, получены модели погрешностей, что позволило предложить пути повышения точности ЧАИ. Обоснованы преимущества применения в структуре портативных ЧАИ выносных активных измерительных преобразователей. Разработаны математические модели преобразователей импеданса и адмитанса в напряжение, на основании которых синтезированы аналитические выражения для компенсации частотных погрешностей. Создана метрологическая модель измерительного канала разработанных ЧАИ, описаны и проанализированы варианты их построения на современной элементной базе. The thesis is devoted to solve actual applied scientific task –improvement of accuracy as well as extension of frequency band of portable impedance analyzers. Requirements on the properties of portable impedance analyzers have been formulated and a novel concept of improvement of their metrological characteristics has been developed in the paper. This concept is based on the idea of minimizing of the analog part of the impedance analyzers’ measuring channel as well as errors compensation using algorithmic correction and digital signal processing. In the thesis has been proved that using means of direct digital synthesis for probe and orthogonal signals generation in portable impedance analyzers makes a lot of sense. Existing types of direct digital synthesizers have a various disadvantages that make problematic their application as signal source in impedance spectroscopy. Therefore a new modified structure of direct digital synthesizers based on combination of binary counter and phase accumulator has been proposed. Errors and spectral composition of this modified synthesizer have been investigated and requirements to its parameters have been determined. Advantages and disadvantages of quadrature conversion based on the algorithm of single-point Fourier transform have been analyzed. Mathematical models of errors of Fourier transform errors caused by harmonic distortion and spectral leakage have been developed. These models were used to improve quadrature conversion precision. Advantages of application of active measurement converters in measuring channel of portable impedance analyzers have been show in the paper. This approach allows to reach high accuracy and resolution, good dynamic characteristics, stable current and voltage conditions on the object under test as well as simple (one-channel) structure, small dimensions, weight and power consumption. Formalized mathematical models of active measurement impedance/admittance-to-voltage converters were developed. Using these models analytical equations for algorithmic correction of measurement results were synthesized. Application of algorithmic correction enables elimination of frequency errors of analog devices. Metrological model of measuring channel of designed portable impedance analyzers has been developed. Three design options using ASIC (application-specific integrated circuit), DSC (digital signal controllers) and FPGA (field-programmable gate array) have been described and analyzed. The results of the work can be used in various applications, such as qualimetry (control of impurities) and electrochemical analysis (tomography), impedometric sensors (proximity detection) and the resonance systems (quartz thermometers), PLL devices (not contact AFM) and signal processing (FFT error compensation).