В данной работе проведен обзор и описан принцип работы датчика PPG, приведены базовые медицинские термины, их интерпретация и возможное применение при анализе, сформулирован и реализован в первом приближении алгоритм автоматического предположения наличия патологий. Описан алгоритм предобработки и анализа сигнала с датчика PPG, обоснована и приведена реализация использования технологий машинного обучения. Также реализованы прототипы мобильного приложения и сервера для обработки пользовательских данных с использованием языка C# и фреймворков .NET MAUI и ASP.NET CORE.

This thesis reviews and describes the principle of operation of the PPG sensor, provides basic medical terms, their interpretation and possible application in the analysis, formulated and implemented the first approximation of algorithm for automatically assuming the presence of pathologies. The algorithm of preprocessing and analysis of the signal from the PPG sensor is described, the implementation of the use of machine learning technologies is justified and presented. Prototypes of a mobile application and a server for processing user data using the C# language and frameworks are also implemented.NET MAUI and ASP.NET CORE.

• ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
• РАБОТА МАГИСТРА
• Прототип мобильного приложения для мониторинга работы сердца с помощью датчика PPG
• СОДЕРЖАНИЕ
• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. РАБОТА СЕРДЦА И ДАТЧИК PPG
  • 1.1. Нормальная работа сердца
  • 1.2. Показания нормального пульса
  • 1.3. Возможные патологии
  • 1.4. Датчики в носимых устройствах
  • 1.5. Точность показаний датчиков пульса
  • 1.6. Сигнал с датчика PPG
  • 1.7. Сравнение с конкурентными технологиями
  • 1.8. Выводы
• ГЛАВА 2. ПРЕДОБРАБОТКА И АНАЛИЗ СИГНАЛА
  • 2.1. Предобработка сигнала
  • 2.2. Анализ сигнала
  • 2.3. Возможности использования нейросети для прогнозирования данных
  • 2.4. Модель машинного обучения
  • 2.5. Реализация модели
  • 2.6. Тестирование модели
  • 2.7. Выводы
• ГЛАВА 3. АЛГОРИТМ АНАЛИЗА СОВОКУПНОСТИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
  • 3.1. Анализ данных для предположения патологии
  • 3.2. Алгоритмы анализа пульса
  • 3.3. Влияние внешних показателей на пульс
  • 3.4. Алгоритм автоматического обнаружения возможной патологии с учетом внешних факторов
  • 3.5. Тестирование алгоритма
  • 3.6. Выводы
• ГЛАВА 4. ПРОТОТИПЫ СЕРВЕРА И МОБИЛЬНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ
  • 4.1. Язык и фреймворки
  • 4.2. Архитектура REST Api
  • 4.3. База данных
  • 4.4. Использование контейнеризации
  • 4.5. ORM и Entity Framework
  • 4.6. Интеграция базы данных в проект
  • 4.7. Реализация конечных точек
  • 4.8. Хранение данных и взаимодействие подсистем
  • 4.9. .NET MAUI
  • 4.10. Архитектура приложения на .NET MAUI
  • 4.11. Реализация прототипа приложения
  • 4.12. Передача и получение данных между клиентом и сервером
  • 4.13. Передача и получение ответа
  • 4.14. Тестирование взаимодействия подсистем
  • 4.15. Выводы
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
• СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • Приложение 1
  • Приложение 2
  • П2.1. Стартовый экран
  • П2.2. Экран регистрации
  • П2.3. Экран авторизации
  • П2.4. Главный экран
  • П2.5. Диалоговое окно с информацией об успешной регистрации
  • Приложение 3
  • Таблица П3.1.
  • Результаты быстродействия взаимодействия клиента и сервера
  • П3.2. Пример результата работы алгоритма для пациента женщины 19 лет
  • П3.3. Пример результата работы алгоритма для пациента мужчины 81 лет
  • Приложение 4
  • П4.1. ER-диаграмма базы данных