|
Shaxsiy xronobiologik jarayonlarni tahlil qilishda foydalaniladigan instrumental vositalar
|
| bet | 3/4 | | Sana | 31.01.2024 | | Hajmi | 403,38 Kb. | | #149008 |
Bog'liq Maqola Mamaraufov Boyxurozova Ismatov Elektron to\'lov tizimlari mustaqil ish Hamroyev Dilshod, 090f2726-0c8e-401a-8135-887e322a6c90M4, ahborot tizimlarini loyihalash, ABDUJALILOV ABDULAZIZ, 12-VARIANT, 3-guruhla uchun matematika test, 2-Mustaqil ish topshiriqlari-1, Tarmoq xavfsizligi fanidan mustaqil ish mavzulari, 4-,5-,6 - mustaqil ishlar, 1, 5-sinf-ona-tili-1, Slayd va taqdimot yaratish, Clark columbia 0054D 16687, Doc1, ARDUINGA QO`SHIMCHA QISMLARNI BOG`LAGAN HOLDA DASTUR YORDAMIDA BOSHQARISH.Shaxsiy xronobiologik jarayonlarni tahlil qilishda foydalaniladigan instrumental vositalar. Talabalalarda aqliy qobiliyatlarni rivojlantirish uchun maqbul qarorlarni qabul qilish tizimini ishlab chiqishda IoT (Internet buyumlari) orqali olingan ma’lumotlar asosida xronobiologik jarayonlarni tahlil qilish – nodir apparat-dasturiy majmualar va algoritmik ta’minotni o‘z ichiga oladi.
1. IoT sensorlari:
- Taqiladigan sensorlar – yurak urish tezligi, uyqu rejimi, tana harorati va jismoniy faollikni kuzatish uchun sensorlar bilan jihozlangan aqlli soatlar, fitnes bantlari yoki maxsus kiyiladigan qurilmalardir;
- Atrof-muhit sensorlari – foydalanuvchi muhitidagi yorug‘lik sharoitlari, harorat, namlik va shovqin darajasini kuzatishi mumkin;
- Biometrik sensorlar – fiziologik parametrlarni o‘lchash uchun sensorlar, masalan, miya to‘lqinlari faolligi uchun EEG (Elektroensefalogramma), yurak urish tezligi uchun EKG (Elektrokardiogramma) va boshqalar;
- Faollik sensorlari – jismoniy harakatlar va harakatlarni kuzatish uchun akselerometrlar va giroskoplar.
2. IoT qurilmalari ushbu sensorlardan maʼlumotlarni yigʻadi va ularni Wi-Fi, Bluetooth yoki uyali aloqa kabi xavfsiz va ishonchli aloqa tarmogʻi orqali markaziy maʼlumotlarni qayta ishlash markaziga uzatadi.
3. Maʼlumotlar xavfsiz tarzda saqlanishi kerak. Yig‘ilgan ma'lumotlarni samarali saqlash va boshqarish uchun bulutga asoslangan saqlash echimlaridan foydalanish mumkin. AWS, Azure yoki Google Cloud kabi xizmatlarni ko‘rib chiqish mumkin.
4. Sust shakllantirilgan sensor ma'lumotlarini tozalash, filtrlash va normallashtirish uchun ko‘pincha dastlabki ishlov berish talab etiladi. Ushbu qadam ma'lumotlarning aniqligi va ishonchliligini ta'minlashga yordam beradi.
5. Xronobiologik jarayonlarni tahlil qilish algoritmlarini ishlab chiqish. Bunga quyidagilar kiradi:
- Sirkadian ritm tahlili – foydalanuvchining sirkadian ritmlarini, shu jumladan uyqu va uyg‘onish davrlarini aniqlash;
- Ruhiy holat tahlili – EEG yoki boshqa miya to‘lqini sensorlaridan olingan ma'lumotlarni kognitiv holatlar va aqliy qobiliyatlar bilan bog‘lash;
- Timsollarni tanish – aqliy qobiliyatlarga ta'sir qilishi mumkin bo‘lgan xronobiologik ma'lumotlarda timsol yoki anomaliyalarni aniqlash.
6. Mashinaviy o‘qitish va sun’iy intellekt modellari ma’lumotlardagi timsollarni bashorat qilish va tahlil qilishda yordam beradi [6,7]. Masalan:
- regression tahlillar – foydalanuvchining xronobiologik maʼlumotlari asosida aqliy hushyorligi yoki ish faoliyatini bashorat qilish.
- shaxsiylashtirilgan tavsiyalar – individual ma'lumotlar asosida aqliy qobiliyatlarni optimallashtirish bo‘yicha tavsiya etilgan faoliyat yoki tadbirlar.
7. Tahlil qilingan ma'lumotlarni foydalanuvchilarga taqdim etish uchun, ehtimol, mobil ilova yoki veb-boshqaruv paneli ko‘rinishida foydalanuvchilar uchun qulay interfeysni ishlab chiqing. Bu ularning ruhiy holati va yaxshilash bo‘yicha tavsiyalar haqida real vaqtda fikr-mulohazalarni o‘z ichiga olishi mumkin.
8. Yig‘ilgan ma'lumotlar xavfsiz tarzda saqlanishi va uzatilishi hamda foydalanuvchi maxfiyligi himoyalanganligiga ishonch hosil qiling. GDPR kabi ma'lumotlarni himoya qilish qoidalariga rioya qilish juda muhimdir.
9. Foydalanuvchilarga fikr-mulohazalarni taqdim etish va kerak bo‘lganda tavsiyalar berish mexanizmlarini joriy etish. Ushbu tavsiyalar yo‘riqnomalar, turmush tarzini o‘zgartirish yoki kognitiv trening mashqlari shaklida bo‘lishi mumkin.
10. Foydalanuvchilarning fikr-mulohazalari va yangi tadqiqot natijalari asosida algoritmlar va dasturlarni muntazam yangilab turish va takomillashtirish lozim.
11. Tizim samaradorligini tekshirish uchun xronobiologiya va kognitiv fanlar sohasidagi sog‘liqni saqlash mutaxassislari va tadqiqotchilar bilan hamkorlik qilish.
12. Aqliy qobiliyatlarni rivojlantirish nuqtai nazaridan kerakli natijalarni berishiga ishonch hosil qilish uchun tizimni toʻliq sinovdan oʻtkazish va baholash.
13. Reglamentga muvofiqlik. Joylashuv va toʻplangan maʼlumotlarning xususiyatiga qarab, tegishli tibbiy asbob va maʼlumotlar maxfiyligi qoidalariga muvofiqligini taʼminlash.
Bu murakkab va fanlararo ish bo‘lib, IoT apparati, ma'lumotlar fanlari (Data of Sciense), mashinaviy o‘rganish hamda xronobiologiya va kognitiv fanlar bo‘yicha bilimlarni talab qiladi.
Xozirgi kunda aqlli-soatlar odamning fiziologik parametrlarini o‘lchash imkoniyatlarini taqdim etmoqda. Shuning uchun biz Samsung aqlli-soatlarining yurak urish tezligi va yurak urish tezligining o‘zgaruvchanligi aniqligini har tomonlama baholangan [5] ishdagi xulosalarga tayanamiz. Fotopletismografiya (PPG) hayotning muhim belgilarini, jumladan yurak urish tezligi (HR) va yurak urish tezligining o‘zgaruvchanligini (PRV) o‘lchash uchun arzon va oson amalga oshiriladigan usul bo‘lib, yurak tezligi o‘zgaruvchanligi (HRV) o‘rnini bosuvchi sifatida keng qo‘llaniladi. Biroq, PPG harakat artefaktlari va atrof-muhit shovqinlariga juda sezgir.
[5]da Samsung Gear Sport aqlli soati tomonidan to‘plangan PPG signallarining aniqligini HR hamda vaqt-domenida HRV chastota parametrlari bo‘yicha tibbiy darajadagi ko‘krak qafasi elektrokardiogrammasi (EKG) monitoriga nisbatan baholangan. Tadqiqot Samsung Gear Sport aqlli soati va Shimmer3 EKG qurilmasi yordamida 24 soatlik monitoring o‘zlarining kundalik ishlari bilan shug‘ullangan 28 ishtirokchi(14 erkak va 14 ayol)da o‘tkazilgan. Tadqiqotchilar uyqu va uyg‘onish vaqtida HR va HRV parametrlarini baholashgan. Aqlli-soatdan olingan parametrlar EKG ma'lumotnomasi bilan Pirson korrelyatsiya koeffitsienti, Bland-Altman chizmasi va chiziqli regressiya usullaridan foydalanib taqqoslangan (1-jadval).
1-jadval.
Samsung Aqlli-soati va Shimmer3 qurilmalaridan olingan ma’lumotlarning qiyosiy tahlili
Parametr
|
Pirson korrelyatsiya koeffitsienti
|
P-qiymat
|
Ishonch intervali
(95%)
|
O‘rtacha chetlanish
|
r 2
|
O‘rtacha absolyut xato
|
HR
|
0.941
|
< 0.001
|
[-7.53, 6.77]
|
-0.38
|
0.882
|
1.06
|
AVNN
|
0.960
|
< 0.001
|
[-83.87, 108.59]
|
12.36 ms
|
0.909
|
19.79
|
RMSSD
|
0.778
|
< 0.001
|
[-68.49, 32.01]
|
-18.24 ms
|
0.405
|
22.44
|
SDNN
|
0.802
|
< 0.001
|
[-72.66, 28.29]
|
-22.19 ms
|
0.246
|
23.31
|
PNN50
|
0.964
|
< 0.001
|
[-13.21, 11.58]
|
-0.81
|
0.926
|
4.31
|
LF
|
0.784
|
< 0.001
|
[-1763.66, 834.77]
|
-464.45 ms2
|
0.206
|
476.13
|
HF
|
0.782
|
< 0.001
|
[-1188.67, 693.23]
|
-247.72 ms2
|
0.462
|
299.77
|
LF/HF nisbat
|
0.622
|
< 0.001
|
[-2.24, 1.72]
|
-0.26
|
0.216
|
0.693
|
Natijada Samsung aqlli soatlari HR chastotasi, vaqt-domenida HRV, uyqu vaqtida past chastotali quvvat (LF), yuqori chastotali quvvat (HF) maqbul qiymatlarni taqdim etishi isbotlangan. Aksincha, uyg‘onish paytida AVN va HRV qoniqarli aniqlikni namoyish etadi va boshqa HRV parametrlari yuqori xatolarga egaligi ta’kidlangan.
Tadqiqotlarimizda sinov-tajriba uchun 4 nafar birinchi bosqich magistratura talabalari tanlab olindi. Talabalarning ta’lim jarayonidagi ishtiroki va o‘zlashtirishlari www.hemis.samtuit.uz (https://hemis.uz)platformasi orqali nazoratga olindi. Ularga Galaxy Watch SM-R800 aqlli-soat doimiy taqib yurish, o‘z vaqtida quvvatlash va maxsus sozlama bilan berildi. Aqlli-soat yurak urish tezligi monitori, akselerometr, giroskop, barometr va atrof-muhit yorug‘ligi sensori kabi sensorlarni o‘z ichiga oladi. Unda jismoniy mashg‘ulotni boshlash, harakatlarni tezda ko‘rish, uyquni kuzatish, yurak urish tezligi va stress darajasini o‘lchash kabi bir qator fitnesni kuzatish xususiyatlari mavjud. Galaxy Watch Android smartfonlari bilan ishlashga mo‘ljallangan va smartfon orqali sozlash hamda ma’lumotlarni ko‘rish mimkin. Aqlli-soatdan foydalangan talabalarning sutka davomida uyqusi, yurish qadami soni, yurak urishi (ID, Sana, uyqu boshi, uyqu oxiri, uyqa davri, uyqu sifati, qadamlari, yurak urish soni) haqida ma’lumotlar olindi [13]. Bu ma’lumotlar orqali talabalarning kundalik faoliyati haqida tahlillar o‘tkazish mumkin. Masalan, uyqu davomiyligi. Ma’lumki, uyqu davomiyligi va xotira o‘rtasida kuchli bog‘liqlik mavjud. Uyqu xotiralarni mustahkamlashda muhim rol o‘ynaydi, bu ma'lumotni qisqa muddatli xotiradan uzoq muddatli xotiraga o‘tkazishni o‘z ichiga oladi. Biz uxlayotganimizda, miyamiz kun davomida o‘rgangan ma'lumotlarni qayta ishlaydi va mustahkamlaydi, bu bizga ularni yaxshiroq eslab qolishimizga yordam beradi [8].
|
| |
