| Title: | Программное обеспечение для визуализации параметров внешнего дыхания с применением нейросетевых алгоритмов |
| Other Titles: | Software for visualization of external respiration parameters using neural network algorithms |
| Authors: | Коваленко, А. В. |
| Keywords: | материалы конференций;компьютерное зрение;видеоанализы;дыхательные движения;трекинг маркеров;графики дыхания |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Коваленко, А. В. Программное обеспечение для визуализации параметров внешнего дыхания с применением нейросетевых алгоритмов = Software for visualization of external respiration parameters using neural network algorithms / А. В. Коваленко // Электронные системы и технологии : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: П. В. Камлач [и др.]. – Минск, 2026. – С. 415–418. |
| Abstract: | В работе рассматривается разработка программного комплекса для бесконтактной оценки параметров внешнего дыхания на основе анализа видеозаписи пациента. Предложенный подход использует методы компьютерного зрения для отслеживания движения маркеров, расположенных на теле человека, и последующего анализа динамики дыхательных движений. Система выполняет сегментацию изображения, детекцию и трекинг маркеров, автоматическую калибровку масштаба и формирование временных рядов изменения положения грудной клетки и брюшной области. На основе полученных данных строятся графики дыхательных колебаний и вычисляются основные параметры дыхания, такие как частота дыхания, амплитуда дыхательных движений и стабильность ритма. Практическая значимость разработки заключается в возможности получения количественных характеристик дыхания без использования специализированного медицинского оборудования. |
| Alternative abstract: | The paper presents a software system for visualization and analysis of external respiration parameters based on patient video processing. The proposed approach combines computer vision techniques and neural network algorithms for body segmentation and respiratory motion analysis. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64751 |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 62-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
