Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1026108), страница 16

Файл №1026108 Диссертация (Разработка технологии и программно-аппаратного комплекса для исследования структуры сна человека) 16 страницаДиссертация (1026108) страница 162017-12-21СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 16)

238 p.43. Comorbidity of Chronic Insomnia With Medical Problems / D.J. Taylor[et al.] // Sleep. 2007. Vol. 30, N. 2. P. 213–218.44. Epidemiology of Alcohol and Medication as Aids to Sleep in EarlyAdulthood / E.O. Johnson [et al.] // Sleep. 1998. Vol. 21, N. 2. P. 178–186.45. Embletta X100. URL: http://www.mortara.com/au/products/sleep-diagnostics/portable-sleep-systems/emblettar-x100tm/ (date of access: 04.09.2016).46. Кардио-респираторный мониторинг.URL: http://www.hrap.by/news/kardio-respiratornyi-monitoring (дата обращения: 04.09.2016).47.

Pulse oximetry. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Pulseoximetry (date ofaccess: 04.09.2016).48. Actigraphy. URL: http://www.actigraphy.com/applications/about_actigraphy.html (date of access: 04.09.2016).49. Пример дневника сна. URL: http://buzunov.ru/wp-content/uploads/2012/09/(дата обращения: 04.09.2016).50. Gaina A., Michekazu S., Chen X. Validity of Child Sleep Diary Questionnaireamong Junior High School Children // Journal of Epidemiology.2016.Vol. 14.

2004.51. Baker F.C., Maloney S., Driver H.S. A comparison of subjective estimatesof sleep with objective polysomnographic data in healthy men and women //Journal of Psychosomatic Research. 1999. Vol. 47, N. 4. P. 335–341.12852. KushidaC.,ChangA.,GadkaryC.Comparisonofactigraphic,polysomnographic, and subjective assessment of sleep parameters insleep-disordered patients // Sleep Medicine. 2001. Vol. 2. P. 389–396.53. Determination of Sleep State in Infants Using Respiratory Variability /G.G. Haddad [et al.] // Pediatric Research.

1987. Vol. 21, N. 6. P. 556–562.54. Harper R.M., Schechtman V.L., Kluge K.A. Machine classification of infantsleep state using cardiorespiratory measures // Electroencephalography andClinical Neurophysiology. 1987. Vol. 67, N. 4. P. 379–387.55. Sleep state scoring in infants from respiratory and activity measurements /N.A. Sazonova [et al.] // Annual International Conference of the IEEEEngineering in Medicine and Biology. 2006. Vol. 1.

P. 2462–2465.56. REM Sleep Classification with Respiration Rates / G.S. Chung [et al.] //2007 6th International Special Topic Conference on Information TechnologyApplications in Biomedicine. IEEE, 2007. P. 194–197.57. REM sleep estimation only using respiratory dynamics. / G.S.

Chung [et al.] //Physiological measurement. 2009. Vol. 30, N. 12. P. 1327–40.58. Attractor structure discriminates sleep states: Recurrence plot analysis appliedto infant breathing patterns / P.I. Terrill [et al.] // IEEE Transactions onBiomedical Engineering. 2010. Vol. 57, N. 5. P. 1108–1116.59. Application of recurrence quantification analysis to automatically estimateinfant sleep states using a single channel of respiratory data / P.I. Terrill[et al.] // Medical and Biological Engineering and Computing.

2012. Vol. 50,N. 8. P. 851–865.60. Respiration amplitude analysis for REM and NREM sleep classification /X. Long [et al.] // Proceedings of the Annual International Conference of theIEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS. 2013. Vol. 2013.P. 5017–5020.61.

Analyzingrespiratoryeffortamplitudeforautomatedsleepstageclassification / X. Long [et al.] // Biomedical Signal Processing and Control.1292014. Vol. 14, N. 1. P. 197–205.62. Redmond S.J., Heneghan C. Cardiorespiratory-based sleep staging in subjectswith obstructive sleep apnea // IEEE Transactions on Biomedical Engineering.2006. Vol. 53, N. 3.

P. 485–496.63. Sleep staging using cardiorespiratory signals / S.J. Redmond [et al.] //Somnologie. 2007. Vol. 11, N. 4. P. 245–256.64. Time-frequency analysis of heart rate variability for sleep and wakeclassification / X. Long [et al.] // 2012 IEEE 12th International Conferenceon Bioinformatics & Bioengineering (BIBE). 2012. P. 85–90.65. Sleep stage classification with ECG and respiratory effort / P. Fonseca[et al.] // Physiological Measurement. 2015.

Vol. 36, N. 10. P. 2027–2040.66. Sleep and wake classification with actigraphy and respiratory effort usingdynamic warping / X. Long [et al.] // IEEE Journal of Biomedical and HealthInformatics. 2014. Vol. 18, N. 4. P. 1272–1284.67. Measuring dissimilarity between respiratory effort signals based on uniformscaling for sleep staging / X. Long [et al.] // Physiological Measurement.2014. Vol. 35, N. 12. P. 2529–2542.68.

Self-Dissimilarity of Respiratory Effort Across Sleep States and Time /X. Long [et al.] // Meeting of the Associated Professional Sleep Societies.Vol. 37. 2014. P. A36.69. Automatic Feature Selection for Sleep/Wake Classification with Small DataSets / J. Foussier [et al.] // 6th International Conference on BioinformaticsModels, Methods and Algorithms. 2013. P. 1–7.70. Watanabe T., Watanabe K. Noncontact method for sleep stage estimation //IEEE Transactions on Biomedical Engineering.2004.Vol.

51, N. 10.P. 1735–1748.71. Kurihara Y., Watanabe K. Sleep-stage decision algorithm by using heartbeatand body-movement signals // IEEE Transactions on Systems, Man, andCybernetics Part A:Systems and Humans. 2012. Vol. 42, N. 6. P. 1450–1459.13072. Evaluation of the sleep quality based on bed sensor signals: Time variantanalysis / M.O. Mendez [et al.] // 2010 Annual International Conference ofthe IEEE Engineering in Medicine and Biology Society.

2010. Vol. 2010.P. 3994–3997.73. Sleep staging based on signals acquired through bed sensor / J.M. Kortelainen[et al.] // IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine. 2010.Vol. 14, N. 3. P. 776–785.74. Sleep-wake detection based on respiratory signal acquired through a PressureBed Sensor / G. Guerrero-Mora [et al.] // Proceedings of the AnnualInternational Conference of the IEEE Engineering in Medicine and BiologySociety, EMBS. 2012. Vol. 2012.

P. 3452–3455.75. Bianchi A.M., Mendez M.O. Automatic detection of sleep macrostructurebased on a sensorized T-shirt // 2010 Annual International Conference of theIEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC’10. 2010. Vol.2010. P. 3606–3609.76. Optimization of Time-Variant Autoregressive Models for tracking REM non REM transitions during sleep / G. Tacchino [et al.] // 2012 AnnualInternational Conference of the IEEE Engineering in Medicine and BiologySociety. Vol.

2012. IEEE, 2012. P. 2236–2239.77. Migliorini M., Nistico D. Time-frequency analysis of the ballistocardiogramfor sleep staging. Milan. Politechico di Milano, 2010. 150 p.78. EMFIT. URL: https://www.emfit.com/ (date of access: 04.09.2016).79.

Emfit.URL:http://cdn.shopify.com/s/files/1/0850/0144/t/2/assets/home-left-right-image-3.png?17599053060246059139(dateofaccess:04.09.2016).80. An evaluation of a non-contact biomotion sensor with actimetry / N.A. Fox[et al.] // Annual International Conference of the IEEE Engineering inMedicine and Biology - Proceedings. 2007. P. 2664–2668.13181. Sleep/wake measurement using a non-contact biomotion sensor / P.

De Chazal[et al.] // Journal of Sleep Research. 2011. Vol. 20, N. 2. P. 356–366.82. Comparison of a novel non-contact biomotion sensor with wrist actigraphy inestimating sleep quality in patients with obstructive sleep apnoea / M. Pallin[et al.] // Journal of Sleep Research. 2014. Vol. 23, N. 4. P. 475–484.83. Automated sleep staging classification using a non-contact biomotion sensor /A. Zaffaroni [et al.] // Journal of Sleep Research. 2014.

Vol. 23, N. Sp. 1.105 p.84. ResMed. URL: https://2nznub4x5d61ra4q12fyu67t-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2014/10/ResMed-S-.png (date of access: 04.09.2016).85. Accuracy validation of sleep measurements by a contactless biomotion sensoron subjects with suspected sleep apnea / M. Hashizaki [et al.] // Sleep andBiological Rhythms. 2014.

Vol. 12, N. 2. P. 106–115.86. DoppleSleep: A Contactless Unobtrusive Sleep Sensing System UsingShort-Range Doppler Radar / T. Rahman [et al.] // Proceedings of the 2015ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing- UbiComp ’15. 2015. P. 39–50.87. Shambroom J.

R., Fábregas S. E., Johnstone J. Validation of an automatedwireless system to monitor sleep in healthy adults // Journal of SleepResearch. 2012. Vol. 21, N. 2. P. 221–230.88. Sleep stage classification by body movement index and respiratory intervalindices using multiple radar sensors / M. Kagawa [et al.] // Proceedings of theAnnual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine andBiology Society, EMBS. 2015. P. 7606–7609.89. Detection of Nocturnal Slow Wave Sleep Based on Cardiorespiratory Activityin Healthy Adults / X.

Long [et al.] // IEEE Journal of Biomedical and HealthInformatics. 2015. P. 1–11.90. Chouchou F., Desseilles M. Heart rate variability: A tool to explore thesleeping brain? // Frontiers in Neuroscience. 2014. Vol. 8, N. DEC. P. 1–9.13291. 2013 ESH/ESC Guidelines for the management of arterial hypertension /G. Mancia [et al.] // European Heart Journal. 2013. Vol.

34. P. 2159–2219.92. Физиология человека / Под ред. В.М. Покровский, Г.Ф. Коротько.Москва. Медицина, 2007. 656 c.93. Хауликэ И. Вегетативная нервная система.Бухарест. Медицинскоеиздательство Социалистической Республики Бухарест, 1978. 349 c.94. Гриппи М.А.

Патофизиология легких / Под ред. Н.А. Наточин. 2 изд.Москва. Бином, 2005. 304 c.95. Ambient and Unobtrusive Cardiorespiratory Monitoring Techniques /C. Bruser [et al.] // IEEE Reviews in Biomedical Engineering. 2015. Vol. 8.P. 30–43.96. Zeo Sleep Manager Pro.URL: http://www.pcmag.com/article2/0,2817,2413445,00.asp (date of access: 04.09.2016).97. Automatic sleep stage classification using two-channel / J.

Virkkala [et al.] //Journal of Neuroscience Methods. 2007. Vol. 166. P. 109–115.98. Detection of breathing sounds during sleep using non-contact audiorecordings / T. Rosenwein [et al.] // 2014 36th Annual InternationalConference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC2014. 2014. P. 1489–1492.99. Dafna E., Tarasiuk A., Zigel Y. Sleep-wake evaluation from whole-nightnon-contact audio recordings of breathing sounds // PLoS ONE.

Характеристики

Список файлов диссертации

Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6417
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее