Користувач:Davydovych Illia/Кафедра біомедичної кібернетики

Кафедра біомедичної кібернетики бере свої витоки з Факультету інформатики та обчислювальної техніки.^{[джерело?]}

Завідувачем кафедри був призначений Яценко Валентин Порфирович^[1], під керівництвом якого відбувся перший набір студентів. З 2009 року кафедру очолював Настенко Євген Арнольдович^[2], а з 2023 керівництво перейшло до Алхімової Світлани Миколаївни.

У 2003 році в результаті співпраці Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» та Національного медичного університету імені О.О. Богомольця на основі кафедри почав діяльність Факультет біомедичної інженерії.^[3]

У 2001 році кафедра була заснована під назвою Кафедра медичної кібернетики і телемедицини з метою підготовки фахівців у галузі медичної інформатики — на перетині інформаційних технологій, медицини та точних наук. В умовах стрімкої інформатизації суспільства кафедра з перших років свого існування розвивала напрями, пов’язані з комп’ютерною діагностикою, системами підтримки прийняття медичних рішень, телемедициною та управлінням у сфері охорони здоров’я.^[4]

У 2013 році кафедра отримала нову назву — Кафедра біомедичної кібернетики.

Структура кафедри формується відповідно до контингенту студентів, а також характеру та обсягу навчальної, методичної, наукової й виховної роботи. Згідно з освітньо-професійною програмою підготовки, випускники кафедри здобувають кваліфікацію за спеціальністю F7 «Комп’ютерні науки».

Навчальний план кафедри включає широкий спектр дисциплін, які забезпечують ґрунтовну підготовку у сфері комп’ютерних наук. Зокрема, вивчаються програмування, бази даних, веб-розробка, нейронні мережі, біомедична інформатика, а також методи обробки сигналів і даних. Освітній процес реалізується з використанням сучасних методик, інформаційних технологій та технічних засобів навчання.

Підготовка студентів відповідає європейським стандартам у галузі медичної та біологічної інформатики й кібернетики. Навчальні програми кафедри орієнтовані на рекомендації міжнародної асоціації обчислювальної техніки (ACM) та Інституту інженерів з електротехніки та електроніки (IEEE).^{[джерело?]} Крім того, враховуються актуальні потреби та тенденції в галузі охорони здоров’я як в Україні, так і у світі.

Наукова діяльність кафедри охоплює широкий спектр досліджень у сфері біомедичної кібернетики. Зокрема, це розробка програмно-апаратних комплексів для оцінки фізіологічного стану людини, комп’ютерна підтримка біомедичних досліджень, створення інформаційних та освітніх технологій, а також розробка нових методів моделювання та класифікації. Результати наукових робіт підтверджуються експериментальними випробуваннями на реальних даних, отриманих від партнерських організацій.

До наукової роботи активно залучаються студенти та молоді фахівці, що сприяє розвитку у них професійного мислення, практичної орієнтованості, впевненості у досягненні результату. Це позитивно впливає на якість випускних кваліфікаційних робіт, більшість з яких захищаються на відмінно.

Випускники кафедри володіють сучасними знаннями та навичками в галузі аналізу даних, моделювання, проєктування, розробки, тестування та впровадження програмного забезпечення, створення баз даних і систем керування ними. Їхня підготовка дозволяє реалізувати професійний потенціал як у сфері інформаційних технологій загалом, так і в інформатизації систем охорони здоров’я.

У 2023–2028 роках на кафедрі реалізується науковий проєкт «Методи та моделі ідентифікації станів об’єктів в задачах прийняття медичних рішень». Метою проєкту є розробка новітніх підходів на основі методів машинного навчання для оцінки стану об’єктів і підтримки прийняття медичних рішень. У рамках дослідження здійснюється співпраця з лабораторією біометричних технологій Університету Калгарі (Канада) над створенням системи моніторингу стресу за фізіологічними показниками, зібраними за допомогою портативних пристроїв, зокрема смарт-браслетів. Потенційними напрямками застосування системи є охорона здоров’я широких верств населення, спорт, діяльність ліквідаторів надзвичайних ситуацій, а також потреби військовослужбовців^[5].

У 2017–2022 роках на кафедрі реалізовувався науковий проєкт «Методи та моделі ідентифікації станів біологічних об’єктів». У межах проєкту було розроблено нові підходи для вирішення актуальних завдань автоматизованої діагностики в медичних задачах типу «норма–патологія», диференціації захворювань зі схожими клінічними проявами, а також оцінки стану пацієнта. Дослідження ґрунтувалися на досягненнях у сфері текстурного аналізу, побудови класифікаторів на основі Random Forest, гібридного моделювання із застосуванням згорткових нейронних мереж та самоорганізованих лісів, а також технологій клас-орієнтованої селекції в умовах високорозмірних даних.

Одержані результати дозволили ефективно вирішувати завдання автоматизованої діагностики за ультразвуковими знімками (для визначення стану «норма–патологія» при дифузних захворюваннях печінки та ішемічній хворобі серця), а також діагностики та класифікації уражень легень (матове скло, бруківка, консолідація) за КТ-зображеннями при COVID-19, і диференціації хіміочутливих та хіміорезистентних форм туберкульозу за КТ-зображеннями^[5].

У ході досліджень була розроблена система класифікації стану «норма–патологія» за ультразвуковими зображеннями печінки при дифузних захворюваннях. Система дозволяє здійснювати первинну діагностику на основі даних, що охоплюють найбільш поширені захворювання печінки: гепатоз, гепатит, фіброз та цироз.

Для вибірки з діагнозами, що включають гепатит B, гепатит C, аутоімунний гепатит, хворобу Вільсона, стеатоз і цироз, було створено вдосконалений класифікатор — модифіковану версію випадкового лісу. За результатами тестування, точність діагностики становила від 90 до 100 %, залежно від типу ультразвукового датчика. Отримані результати відповідають або перевищують рівень точності, продемонстрований у провідних міжнародних дослідженнях.

Розробка була апробована в Інституті ядерної медицини та променевої діагностики НАМН України у вигляді web-системи підтримки прийняття рішень^[6].

Окремий науковий напрям кафедри пов’язаний з ідентифікацією ішемічної хвороби серця за відеоданими спекл-трекінг ехокардіографії, що проводиться із застосуванням ехострес-тесту з добутаміном. Дослідження виконувалося на базі Національного інституту серцево-судинної хірургії ім. М. Амосова.

У рамках проєкту було розроблено діагностичний класифікатор, який продемонстрував вищу точність порівняно з відомими статистичними алгоритмами — логістичною регресією, AdaBoost, випадковим лісом. Досягнута точність класифікації склала від 83,3 % до 90,3 % залежно від позиції зйомки (двокамерна, чотирикамерна або поздовжня вісь). Проєкт має значний потенціал у розробці систем підтримки прийняття рішень для діагностики ішемічної хвороби серця. Результати дослідження опубліковані у фахових наукових журналах, частина з яких індексується в базі Scopus^[7].

Ще одним із дослідницьких проєктів кафедри є розробка системи автоматизованого діагностування та класифікації типів ураження легень за комп’ютерна томографія при захворюванні на COVID-19. Дослідження виконувалося на основі клінічних даних, наданих Державною установою «Національний інститут фтизіатрії і пульмонології імені Ф. Г. Яновського НАМН України».

У межах проєкту було створено гібридну систему класифікації, що поєднує згорткова нейронна мережа та самоорганізований ліс. Розроблена модель дозволяє ідентифікувати типи уражень легень, характерні для Covid-19, зокрема: матове скло, бруківка та консолідація. Досягнутий рівень точності класифікації склав 95 % на тестовій вибірці, що відповідає найкращим світовим результатам у цій галузі^[6].

На кафедрі виконувалося дослідження, присвячене диференціації хіміорезистентних та хіміочутливих форм туберкульозу за комп’ютерними томографічними знімками легень. Медичні дані були надані Державною установою «Національний інститут фтизіатрії і пульмонології імені Ф. Г. Яновського НАМН України». Для вирішення задачі розроблено клас-орієнтовану технологію селекції текстурних ознак та нові класифікаційні моделі на основі згорткових нейронних мереж і лісів дерев прийняття рішень.

Отримані результати досягли точності від 85 % до 95 % на тестовій вибірці, залежно від методу аналізу та типу зображення (виділені області інтересу або повні зображення легень). Розроблені методики були впроваджені у клінічну практику Національного інституту фтизіатрії і пульмонології^[6].

У співпраці з кафедрою фізичного виховання ФБМІ кафедра реалізувала дослідницький проєкт, присвячений вивченню функціональних та компенсаторних резервів серцево-судинної системи у студентської молоді. На основі понад 3500 фізіологічних обстежень було проаналізовано реакції системи кровообігу на фізичні навантаження, виявлено групи ризику раптових порушень кровообігу, а також побудовано діагностичні моделі для їх виявлення.

Результати дослідження були впроваджені у навчальний процес факультету^[6].

На кафедрі була успішно виконана низка проектів із Samsung R&D Institute Ukraine (SR Ukraine):

• Проєкт «Оцінка кров’яного тиску» (Blood pressure estimation) згідно контракту RD/786/09-2018, керівник проєкту: д.б.н., к.т.н. Настенко Є.А.
• Проєкт «Сегментація лівого шлуночка серця на зображеннях магнітно-резонансної томографії» (Segmentation of the left ventricle on the heart MRI images) згідно контракту RD/676/30-0413, керівник проєкту: д.б.н., к.т.н. Настенко Є.А.
• Проєкт «Автоматичне визначення положення ендоконтуру ЛШС» (Cardiac LV endo contour automatic detection) згідно контракту RD/345/21-0114, керівник проєкту: д.б.н., к.т.н. Настенко Є.А.
• Проєкт «Розробка робастного методу автоматичної ідентифікації анатомічних особливостей сердця для кардіологічного аналізу» (Development of robust method for automatic detection of anatomical heart features for cardiac analysis) згідно контракту RD/389/20-0614.
• У 2012–2016 роках кафедра брала участь у міжнародному проєкті «Порядкові часові ряди та їх застосування для аналізу ЕЕГ/ЕКГ-сигналів» (грант PIRSES-GA-2011-295164-EUMLS) у співпраці з Університетом м. Любек (Німеччина). Керівником проєкту з української сторони виступав професор, доктор медичних наук Максименко В. Б.^[8].

Випускників кафедри сьогодні можна зустріти в академічних та навчальних інститутах, на підприємствах Materialise Ukraine, EPAM Systems, Samsung R&D Institute Ukraine, Fortrea, Intego Group тощо.

Кафедра активно співпрацює з GMDH LLC з питань аналізу даних, прогнозування, моделювання, класифікації, кластеризації та аналізу часових рядів.

Кафедра біомедичної кібернетики налагодила наукове партнерство з лабораторією біометричних технологій Університету Калгарі (Канада). Ініціаторами співпраці стали випускники кафедри Ольга Шапошник та Ілля Янковий, які наразі навчаються в Університеті Калгарі та працюють під науковим керівництвом докторки наук Світлани Янушкевич. У межах партнерства ініційовано підписання Меморандуму про взаєморозуміння між Університетом Калгарі та НТУУ «КПІ імені Ігоря Сікорського» з метою розвитку академічного та наукового обміну. Спільне дослідження зосереджене на розробці системи моніторингу стресу за фізіологічними показниками, зібраними носимими пристроями (зокрема, смартбраслетами). Потенційними користувачами такої системи є широкі верстви населення, спортсмени, ліквідатори надзвичайних ситуацій і військовослужбовці. Робота виконується в межах проєкту кафедри «Методи та моделі ідентифікації станів об’єктів в задачах прийняття медичних рішень».

Перша спільна стаття була подана на міжнародну конференцію IEEE «International Conference on Information and Digital Technologies 2023»^[9][10].

Кафедра біомедичної кібернетики та факультет біомедичної інженерії підтримують активні міжнародні зв’язки у сфері методологічної та науково-дослідної діяльності з такими закордонними установами^[11]:

Університет Калгарі (лабораторія біометричних технологій, Канада)

Клайпедський університет (Литва)

Каунаський технологічний університет (Литва)

Дрезденський технічний університет (Німеччина)

Варшавський технологічний університет (Польща)

Технічний університет Праги (Чехія)

Дрексельський університет (США)

Інститут гігієни (Вільнюс) (м. Вільнюс, Литва)

• Обробка та аналіз біомедичних сигналів та медичних зображень з метою вилучення змістовної інформації в інформаційні системи аналізу та діагностики захворювань. Предметом розробки є нові методи текстурного аналізу та нові ефективні інформаційні технології селекції ознак для використання в системах підтримки прийняття медичних рішень.
• Машинне навчання і штучний інтелект. Охоплює такі методи, як нейронні мережі, дерева рішень, машини опорних векторів тощо, які  використовуються для вирішення завдань класифікації, діагностики, аналізу великих об’ємів даних, складання прогнозів на основі виявлених в даних закономірностей і взаємозв’язків. Предметом розробки є удосконалення існуючих технологій штучного інтелекту та створення нових, гібридних систем класифікації станів біологічних об’єктів.
• Системи контролю і механізми зворотного зв’язку для регулювання і контролю фізіологічних процесів, таких як кров’яний тиск, частота серцевих скорочень, дихання,  тощо. Предметом дослідження є технології аналізу прояву стрес-фактору по показникам функціонального стану системи кровообігу та визначення оптимальних впливів для стабілізації стану людини.
• Методи розрахунку індивідуальних лікувальних стратегій в  інтегрованих медичних інформаційних системах. Для наявної бази даних анамнезу, параметрів та застосованих стратегій лікування пацієнтів, предметом розробки є методології розрахунку індивідуальних оптимальних стратегій лікування для нових пацієнтів.  
• Інтегровані медичні інформаційні системи,  орієнтовані на реалізацію функцій супроводження контролю, профілактики, та лікування пацієнтів:  створення бази даних пацієнтів, автоматизована діагностика, оцінка стану пацієнта, розрахунок індивідуальної лікувальної стратегії для поточного захворювання пацієнта, розробка профілактичних програм  підвищення працездатності людини та покращення її здоров’я.

Фундаментальні дослідження кафедри зосереджені в галузі біомедичної кібернетики, що поєднує фундаментальні принципи моделювання, теорії керування, прийняття рішень, біології, медицини та реалізуються засобами комп’ютерних наук. Дослідження спрямовані на розробку нових методів діагностики та лікування захворювань, підвищення працездатності людини та покращення її здоров’я. Результати досліджень реалізуються на практиці створенням комп’ютерних медичних систем і технологій, що реалізують контроль стану пацієнта, інформаційні, діагностичні функції та підтримують процеси прийняття медичних рішень.

Наукову школу очолює Євген Арнольдович Настенко, професор, кандидат технічних наук, доктор біологічних наук^[2]. Він працює у галузі біомедичної кібернетики з 1981р. Кандидат технічних наук, доктор біологічних наук з 2008 року. У 2011 році присвоєно вчене звання професора кафедри біомедичної кібернетики.

Кафедра біомедичної кібернетики факультету біомедичної інженерії здійснює набір на спеціальність 122 Комп’ютерні науки за наступними освітніми програмами:

• Комп’ютерні технології в біології та медицині Очна (денна)

Магістратура

• Освітньо-професійна Комп’ютерні технології в біології та медицині Очна (денна)
• Освітньо-наукова Комп’ютерні науки Очна (денна)

Доктори філософії

• Комп’ютерні науки Очна (денна, вечірня) або заочна

Алхімова Світлана Миколаївна
Країна	Україна
Alma mater	КПІ
Галузь	інформаційні технології
Заклад	КПІ ім. Ігоря Сікорського
Науковий ступінь	кандидат технічних наук

З 2023 року кафедру очолює доцент, кандидат технічних наук Алхімова Світлана Миколаївна, провідний фахівець в області проектування та розробки програмного забезпечення медичного спрямування. Світлана Миколаївна займається дослідженнями в галузі обробки та налізу медичних зображень, медичної візуалізації, дійсний член SPIE (The Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers) та IEEE (The Institute of Electrical and Electronics Engineers). Автор понад 60 наукових і понад 10 навчально-методичних праць, 5 патентів.

1. ↑ Сайт університету НТУУ КПІ ім. Ігоря Сікорського д.б.н. проф. Яценко Валентин Порфирович.
2. ↑ ^{а б} https://esu.com.ua/article-70545
3. ↑ Сайт університету НТУУ КПІ ім. Ігоря Сікорського Факультет біомедичної інженерії.
4. ↑ Архів сайту факультету (2010-2013). Сайт ММІФ (Міжуніверситетський медико-інженерний факультет).
5. ↑ ^{а б} Наукові проєкти кафедри на сайті ФБМІ КПІ ім. Ігоря Сікорського
6. ↑ ^{а б в г} Наукові дослідження кафедри біомедичної кібернетики
7. ↑ Наукові дослідження кафедри біомедичної кібернетики
8. ↑ Наукові проєкти кафедри
9. ↑ IEEE Xplore: Article on Stress Monitoring System
10. ↑ Новина на сайті кафедри біомедичної кібернетики
11. ↑ Партнери кафедри біомедичної кібернетики
12. ↑ Колектив кафедри. Сайт кафедри.

Davydovych Illia/Кафедра біомедичної кібернетики у соціальних мережах
	Davydovych Illia/Кафедра біомедичної кібернетики на сайті Facebook
	Davydovych Illia/Кафедра біомедичної кібернетики на сайті Telegram