10.31483/a-10871 Фундаментальные и прикладные исследования по приоритетным направлениям биоэкологии и биотехнологии Fundamental and applied research for key propriety areas of bioecology and biotechnology

В сборнике представлены статьи участников IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Фундаментальные и прикладные исследования по приоритетным направлениям биоэкологии и биотехнологии». В материалах сборника приведены результаты теоретических и прикладных изысканий представителей научного и образовательного сообщества в области биологии и медицины. Статьи представлены в авторской редакции.

 chief_editor Антонова Елена Ивановна https://orcid.org/0000-0002-3686-9686 antonov_67@mail.ru Ленгесова Наталья Анатольевна https://orcid.org/0000-0001-7512-6386 lengesova@yandex.ru Фирсова Наталья Викторовна https://orcid.org/0000-0002-9907-8857 n-firsova@mail.ru Антонова Елена Ивановна https://orcid.org/0000-0002-3686-9686 Антонова Елена Ивановна https://orcid.org/0000-0002-3686-9686 Ленгесова Наталья Анатольевна https://orcid.org/0000-0001-7512-6386 Фирсова Наталья Викторовна https://orcid.org/0000-0002-9907-8857 Давидюк Юрий Николаевич Ефремов Андрей Николаевич https://orcid.org/0000-0001-8983-392X Ачилов Атабег Батырович Торутанов Павел Сергеевич Фундаментальные и прикладные исследования по приоритетным направлениям биоэкологии и биотехнологии Fundamental and applied research for key propriety areas of bioecology and biotechnology 22 05 2026 Ульяновск ИД «Среда» 1900 © 2026 Григорьян Л. Р., Рефатов Э. А. 2026 Григорьян Л. Р., Рефатов Э. А. Это произведение доступно по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 168101 Интеллектуальная система обратной связи для физиотерапевтической реабилитации на основе анализа биосигналов Григорьян Леонтий Рустемович Рефатов Эдем Акимович edyuarde@gmail.com 01yqewm58 Кубанский государственный университет Россия

В статье рассмотрены возможности применения технологий искусственного интеллекта в системах физиотерапевтической реабилитации. Проведён анализ принципов построения интеллектуальной обратной связи на основе обработки биосигналов пациента. Рассмотрены основные этапы анализа физиологических данных, механизмы адаптации терапевтической нагрузки и перспективы использования алгоритмов машинного обучения для персонализации реабилитационного процесса.

 искусственный интеллект физиотерапия медицинская реабилитация References Topol E. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. – New York: Basic Books, 2019. Topol E Basic Books 2019 2019 WHO. Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health. – Geneva: World Health Organization, 2021. World Health Organization 2021 2021 Patel S., Park H., Bonato P., Chan L., Rodgers M. A Review of Wearable Sensors and Systems with Application in Rehabilitation // Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. – 2012. – Vol. 9. – Article 21. Patel S. Park H. Bonato P. Chan L. Kristoffersson A., Lindén M. A Systematic Review of Wearable Sensors for Monitoring Physical Activity // Sensors. – 2022. – Vol. 22(2). – Article 573. Kristoffersson A. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. – Cambridge: MIT Press, 2016. Goodfellow I. Bengio Y. MIT Press 2016 2016 Sumner J., Lim H.W., Chong L.S., Bundele A., Mukhopadhyay A., Kayambu G. Artificial Intelligence in Physical Rehabilitation: A Systematic Review // Artificial Intelligence in Medicine. – 2023. – Vol. 146. – Article 102693. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2023.102693. EDN: VVGXNQ Sumner J. Lim H. W. Chong L. S. Bundele A. Mukhopadhyay A. 10.1016/j.artmed.2023.102693 VVGXNQ Boukhennoufa I., Zhai X., Utti V., Jackson J., McDonald-Maier K. Wearable Sensors and Machine Learning in Post-Stroke Rehabilitation Assessment: A Systematic Review // Biomedical Signal Processing and Control. – 2022. – Vol. 71. – Article 103197. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103197. EDN: KXBFRB Boukhennoufa I. Zhai X. Utti V. Jackson J. 10.1016/j.bspc.2021.103197 KXBFRB