Кафедра "Промислова і біомедична електроніка"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/5397

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/pbme

Від 2000 року кафедра має назву "Промислова і біомедична електроніка", первісна назва – "Промислова електроніка".

Кафедра "Промислова електроніка" виділилася як самостійна одиниця 9 жовтня 1963 року внаслідок розділу кафедри електрифікації промислових підприємств на дві самостійні. Ведення навчального процесу з дисципліни "Промислова електроніка" раніше було доручено кафедрі електрифікації промислових підприємств, де цю роботу очолив талановитий педагог та дослідник Олег Олексійович Маєвський.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту енергетики, електроніки та електромеханіки Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Усього за шістьдесят років було підготовлено 8 докторів та 65 кандидатів технічних наук.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 3 доктора технічних наук, 13 кандидатів технічних наук; 3 співробітника мають звання професора, 11 – доцента.

Переглянути

Фільтри

20181

Налаштування

ORCID: search.filters.orcid.https://orcid.org/0000-0002-5278-9272Ключові слова: search.filters.subject.bioimpedancometry

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Covariance Analysis of Bioimpedance Signals for Information Support of Ultrafiltration Procedure
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2018) Tomashevskyi, Roman S.
    In the paper, the rationale and development of a noninvasive information technology for covariance analysis and control of transient regimes in the patient's biophysical state during the ultrafiltration procedure is given. The analysis of the standard procedure of ultrafiltration during programmed hemodialysis was carried out. Based on the biophysical model of the hydration level of the patient, the specific phases of the ultrafiltration procedure are determined. A comparative analysis of hematocrit level at different phases of the procedure and signals of bioimpedancometry was carried out. To analyze the bioimpedancometry signals at different frequencies, a covariance analysis was used. The use of F-statistics as an information parameter allows non-invasive control of the phase change of the ultrafiltration procedure and the patient's transition to the precritical state. The approach proposed in the work allows us to distinguish the trends of the random bioimpedancometry signal and to monitor the course of the ultrafiltration procedure using the specified decision-making risks.