Семинар НУЛ МУСС: "Исследование информативности сигналов тканевой оксиметрии для оценки функционального состояния организма"

Приглашаем Вас на очередной онлайн семинар лаборатории НУЛ МУСС  19 июля, в пятницу, в 13:00.
Ссылка на Zoom.

Язык мероприятия: русский.

Докладчик: Сафонова Елизавета (стажер-исследователь НУЛ МУСС)

Аннотация: Достоверная оценка функционального состояния организма (ФСО) востребована во множестве практических применений, является сложной многопараметрической задачей и не имеет единых стандартов. Оценка ФСО ценна для принятия решений в медицине, для контроля за состоянием людей, которым в работе необходимо сохранять концентрацию на самом высоком уровне, например, спортсменов во время тренировок или профессионалов, отвечающих за управление критически важными производственными процессами на промышленных предприятиях и на разных видах транспорта. При таких сценариях использования тканевая оксиметрия (near infrared spectroscopy, NIRS) является перспективной технологией благодаря широким функциональным возможностям и универсальности при малых габаритах, относительно низкой себестоимости и относительной простоте технических реализаций. NIRS развивается и совершенствуется в течение нескольких десятилетий, но не существует стандартов её практического применения из-за ряда нерешённых проблем, связанных с широкой индивидуальной вариабельностью анатомических и физиологических особенностей человека. Целью работы было расширение возможностей и сценариев использования компактных тканевых оксиметров путем преодоления этих недостатков и расширения ряда информативных параметров, вычисляемых на основе сигналов беспроводных портативных оксиметров. Результатами работы были: выбор оптимальных методов предобработки этих сигналов для декомпозиции и удаления двигательных артефактов, предложение новых методов для вычисления по этим сигналам абсолютных значений основных физиологических параметров, подтверждение возможности определения по этим сигналам дополнительных параметров, отражающих работу основных систем организма, и классификация функционального состояния методами машинного обучения на основе полученных значений. Также с опорой на исследовательскую составляющую работы был предложен стартап-проект с продуктом - “умным” устройством с сенсором NIRS.