| dc.contributor.author | Бразовская, Н. Г. | ru |
| dc.contributor.author | Бразовский, К. С. | ru |
| dc.contributor.author | Конев, А. В. | ru |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2025-02-05T12:15:50Z | |
| dc.date.available | 2025-02-05T12:15:50Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Бразовская, Н. Г. Снижение погрешности измерения многоканальных электроимпедансных спектров биологических объектов = Reducing the measurement uncertainty of electrical impedance spectrum obtained from biological objects / Н. Г. Бразовская, К. С. Бразовский, А. В. Конев // Приборостроение-2024 : материалы 17-й Международной научно-технической конференции, 26-29 ноября 2024 года, Минск, Республика Беларусь / редкол.: А. И. Свистун (пред.), О. К. Гусев, Р. И. Воробей [и др.]. – Минск : Интегралполиграф, 2024. – С. 119-121. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/153033 | |
| dc.description.abstract | Электроимпедансная спектроскопия (ЭИС) играет важную роль в исследованиях электрических свойств биологических объектов, позволяя оценивать параметры жизнеспособности тканей и отдельных клеток в реальном времени. Несмотря на относительную простоту технической реализации измерительного тракта, в многоканальных электроимпедансных приборах существует проблема межканального прохождения сигнала, приводящая к повышению погрешности измерений. В работе представлен один из возможных подходов к снижению влияния межканальных помех на основе нейросетевого моделирования измерительного тракта с последующим адаптивным вычислением матрицы коррекции исходных измерений. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | Интегралполиграф | ru |
| dc.title | Снижение погрешности измерения многоканальных электроимпедансных спектров биологических объектов | ru |
| dc.title.alternative | Reducing the measurement uncertainty of electrical impedance spectrum obtained from biological objects | ru |
| dc.type | Article | ru |
| local.description.annotation | Electrical impedance spectroscopy (EIS) plays an important role in measuring the electrical propertyies of biological objects. EIS allows studying liability of issues and cells in real time. Despite the relative simplicity of the hardware part, multichannel EIS suffers from interchannel interferences that significantly increase the un-certainty of the measurements. The present paper describes a possible approach to reduce this uncertainty based on an adaptive neural network model of the hardware to approximate the correction matrix. | ru |
