name: Биотехническая система нейрофизиологической реабилитации с робототехническим устройством, управляемым посредством дешифрации электромиосигналов
keyword_list: Дешифрация электромиосигналов Биотехническая система с робототехническим устройством Нейрофизиологическая реабилитация постинсультных больных Модуль нечеткого управления процессом реабилитации Функциональное состояние Мышечная сила Мышечная усталость Классификатор Серводвигатель экзоскелета Нейронная сеть
abstract: Цель работы - повышение качества нейрофизиологической реабилитации постинсультных больных путем разработки биотехнической системы с робототехническим устройством с биотехническими и биологическими обратными связями.
  Для достижения поставленной цели решены следующие задачи: 
  - выполнен анализ методов и средств нейрореабилитации постинсультных и посттравматических больных для биотехнических систем реабилитации с робототехническими устройствами; 
  - разработан метод дешифрации электромиосигналов, позволяющий адаптировать систему управления робототехнического реабилитационного устройства к функциональному состоянию пациента; 
  - разработана структурная схема биотехнической реабилитации в режиме «встать-сесть» с модулем нечеткого управления процессом реабилитации; 
  - разработан комплект алгоритмов для модулей нечеткого управления, предназначенных для управления процессом реабилитации постинсультных больных и позволяющих адаптировать программу реабилитации к функциональному состоянию пациента; 
  - разработаны методы и алгоритмы вычисления мышечной силы и мышечной усталости по результатам анализа электромиосигналов;
   - проведены экспериментальные исследования по оценке эффективности биотехнической системы реабилитации с робототехническим устройством с нечетким модулем управления на постинсультных больных.
  Объект исследования – биотехнические системы реабилитационного типа с робототехническими устройствами.
  Предмет исследования – методы, алгоритмы и модели адаптации реабилитационных процедур к функциональному состоянию конкретного пациента.
  В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: 
  - метод дешифрации электромиосигналов, заключающийся в: считывании поверхностного электромиосигнала; его пошаговой сегментации на пересекающиеся или на не пересекающиеся окна; формировании для каждого сегмента, полученного на предыдущем шаге, набора дескрипторов; передаче набора дескрипторов каждого сегмента по каналу передачи данных на классификатор, осуществляющий управление контроллером серводвигателей, который выполнен в виде обучаемой нейронной сети;
   - биотехническая система с робототехническим устройством реабилитации в режиме «встать-сесть», управление которым основано на анализе и классификации электромиосигналов; 
  - метод оценки мышечной усталости, заключающийся в получении двух электромиосигналов пациента с мышц-синергистов, принимающих участие в реабилитационной процедуре, получении двух паттернов мышечной синергии и последующей их классификации для формирования управляющих команд серводвигателей экзоскелета. 
  Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что изложены методы и алгоритмы построения и функционирования биотехнической реабилитационной системы с робототехническим устройством, управление которым осуществляется посредством модуля нечеткого управления с биотехническими и биологическими обратными связями, что позволило адаптировать процедуру реабилитации к функциональному состоянию пациента. Разработанные методы и алгоритмы составили основу биотехнической системы реабилитации постинсультных больных.
  Применение предложенных в диссертации методов и алгоритмов управления реабилитацией позволит использовать интерфейсы мозг-компьютер в программах нейрореабилитации и социальной реабилитации лиц с ограниченными возможностями здоровья.
  Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались теория биотехнических систем медицинского назначения, математический аппарат цифровой обработки сигналов, статистический анализ, теория нейронных сетей, теория нечеткого управления, методы экспертного оценивания и принятия решений. При разработке модулей классификации электромиосигналов и нечетких модулей управления экзоскелетом в качестве инструментария использовался MATLAB 2018b с графическим интерфейсом пользователя для Neural Network Toolbox и со встроенным пакетом Fuzzy Logic Toolbox.
  Работа выполнена в соответствии с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий» и при финансовой поддержке Федерального государственного бюджетного учреждения «Российский фонд фундаментальных исследований» (РФФИ) в рамках научного проекта № 19-38-90112.
  Результаты работы внедрены в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке магистров по направлению подготовки 12.04.04 – Биотехнические системы и технологии, и прошли испытание в отделении медицинской реабилитации клинического научно-медицинского центра «Авиценна», г. Курск.
chairman_dissertation_council.name: Сергей
chairman_dissertation_council.surname: Филист
chairman_dissertation_council.patronymic: Алексеевич
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: O-4610-2015
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6603139063
chairman_dissertation_council.rinc_id: 4238-5609
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0003-1358-671X
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Сергей
organization_supervisor.surname: Емельянов
organization_supervisor.patronymic: Геннадьевич
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 76.13.15
rubrics.name: Медицинские комплексы, системы и приборы для функциональной диагностики
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
rubrics.code: 28.23.27
rubrics.name: Интеллектуальные робототехнические системы
oecds.code: 02.02.RB
oecds.name: ROBOTICS
oecds.code: 02.02.ES
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
oecds.code: 02.06.IG
oecds.name: ENGINEERING, BIOMEDICAL
speciality_codes.name: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
speciality_codes.code: 05.11.17
supervisors.fio: Филист С.А
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Чопоров О.Н.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Коржук Н.Л.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ЮЗГУ
protection_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет"
protection_organization.ogrn: 1034637015786
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ЮЗГУ
author_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет"
author_organization.ogrn: 1034637015786
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения