Наукові публікації - Сверстюк А.С.
Scopus публікації
1. Herasymiuk M., Sverstiuk A., Franchuk U. Factors for evaluating the progress of chronic tonsillitis based on multifactor regression analysis (2024) Romanian Journal of Diabetes, Nutrition and Metabolic Diseases, 31 (1), pp. 26 – 34 DOI: 10.46389/rjd-2024-1450.
2. Herasymiuk M., Sverstiuk A., Palaniza Y., Malovana I. Application of roc-analysis to assess the quality of predicting the risk of chronic rhinosinusitis recurrence. (2024). Wiadomosci lekarskie (Warsaw, Poland : 1960), 77 (2), pp. 254 – 261. DOI: 10.36740/WLek202402110.
3. Pidruchna, S., Shmanko, V., Hnizdyukh, R., Sverstiuk, A., Lykhatskyy, P., Kuzmak, I., Yaroshenko, T., Bandas, I., Vasylyshyn, N., Ostrivka, O., Mudra, A., Palytsia, L., Letnyak, N., & Tokarskyy, O. (2024). Statistically verified methods for determining predictors of development of arterial hypertension depending on endothelial nitric oxide synthase T786C gene promoter polymorphism using lipid profile indicators. In Endocrine Regulations (Vol. 58, Issue 1, pp. 138–143). Walter de Gruyter GmbH. https://doi.org/10.2478/enr-2024-0015.
4. Martsenyuk Vasyl, Abubakar Sadiq, Sverstiuk Andriy, Dimitrov Georgi, Gancarczyk Tomasz. Stochastic Machine Learning Models for Mutation Rate Analysis of Malignant Cancer Cells in Patients with Acute Lymphoblastic Leukemia. International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing. North Atlantic University Union (NAUN). Vol. 18, 2024. pp. 1-12. https://doi.org/10.46300/9106.2024.18.1
5. Martsenyuk, V., Soldatkin, O., Klos-Witkowska, A., Sverstiuk, A., & Berketa, K. (2024). Operational stability study of lactate biosensors: modeling, parameter identification, and stability analysis. In Frontiers in Bioengineering and Biotechnology (Vol. 12). Frontiers Media SA. https://doi.org/10.3389/fbioe.2024.1385459
6. Saiapina, O. Y., Berketa, K., Sverstiuk, A. S., Fayura, L., Sibirny, A. A., Dzyadevych, S., & Soldatkin, O. O. (2024). Adaptation of Conductometric Monoenzyme Biosensor for Rapid Quantitative Analysis of L-arginine in Dietary Supplements. In Sensors (Vol. 24, Issue 14, p. 4672). MDPI AG. https://doi.org/10.3390/s24144672.
7. Martsenyuk V., Sverstiuk A., Dubynyak T., Mykulyk P., Shostakivska N., Poshyvak M. Study of the temperature effect on the functioning of photodetecting lighting elements and calculation of their reliability. (2024) CEUR Workshop Proceedings. Vol. 3736, pp. 30 – 46.
8. Andriy Sverstiuk, Pavlo Maruschak. Proceedings of the 2nd International Workshop on Computer Information Technologies in Industry 4.0 (CITI 2024) Ternopil, Ukraine, June 12-14, 2024. Р. 388.
9. Andrii Sverstiuk, Mykola Stashkiv, Andrii Remez, Mykola Poshyvak, Volodymyr Machohan. Estimation of accuracy, stiffness and stability of shell structures of mirror antennas using computer simulation. Proceedings of the 2nd International Workshop on Computer Information Technologies in Industry 4.0 (CITI 2024) Ternopil, Ukraine, June 12-14, 2024. Р. 25-43.
10. Halyna Nahorniak, Andriy Sverstiuk, Liudmyla Maliuta, Viktor Khomyshyn, Katerina Hannouf. Structure and Regularities of Development Information and Intellectual Capital Taking Into Account Acceleration of Digital Transformations in Conditions Information Society. Proceedings of the 2nd International Workshop on Computer Information Technologies in Industry 4.0 (CITI 2024) Ternopil, Ukraine, June 12-14, 2024. Р. 283-303.
11. Selskyy P, Televiak A, Lutsyk V, Franchuk V, Sverstiuk A, Voloshyn V, Furdela M. Prognosis of limb muscular structural disorders after tourniquet application based on the changes in lipid peroxidation indicators using neural network clustering. East Ukr Med J. 2024;12(3):522-532 DОI: https://doi.org/10.21272/eumj.2024;12(3):522-532.
12. Mykhailyshyn, H.I., Klumnyuk, S.I., Spivak, M.Ya., Sverstiuk, A.S., Lazarenko, L.M. The Effect Of Probiotic Therapy On The Vagina Microbiota And The Humoral Link Of Immunity In Bacterial Vaginosis. Mikrobiolohichnyi Zhurnal this link is disabled, 2023, 85(3), pp. 32–47. https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85166023959&origin=resultslist
13. Nykytyuk S.O., Sverstiuk A.S., Klymnyuk S.I., Pyvovarchuk D.S., Palaniza Y.B. Approach to prediction and receiver operating characteristic analysis of a regression model for assessing the severity of the course Lyme borreliosis in children. Reumatologia 2023; 61, 5: 345–352. https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85177493899&origin=resultslist
14. Herasymiuk M., Sverstiuk A., Kit I. Multifactor regression model for prediction of chronic rhinosinusitis recurrence. Wiadomości Lekarskie Medical Advances, Vol. LXXVI, ISSUE 5 Part I, May 2023. p.928-935. DOI: 10.36740/WLek202305106. (Q4, SJR=0,14). DOI: 10.36740/WLek202305106
15. Никитюк С.О., Cверстюк А.С., Пивоварчук Д.С., Климнюк С.І. Багатофакторна модель прогнозування тяжкого перебігу та ураження органів і систем при Лайм-бореліозі в дітей. Modern pediatrics. No. 2(130) (2023). C. 6-16. (Scopus). https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85162820914&origin=resultslist
16. Nykytyuk, S.O., Sverstiuk, A.S., Pyvovarchuk, D.S., Klymnyuk, S.I. A multifactorial model for predicting severe course and organ and systems damage in Lyme borreliosis in children. Modern pediatrics. 2023. No. 2(130). C. 6-16.
17. Selskyy P., Sverstiuk A., Slyva A., Selskyi B. Prediction of the progression of endometrial hyperplasia in women of premenopausal and menopausal age based on an analysis of clinical and anamnestic indicators using multiparametric neural network clustering. Family Medicine & Primary Care Review 2023; 25(2): 184–189. https://doi.org/10.5114/fmpcr.2023.127679
18. Redko O., Dovgalyuk A., Nebesna Z., Kramar S., Sverstyuk A., Korda M. Human umbilical cord-derived мesenchymal stromal cells mitigate lipopolysaccharide-induced liver injury in rats. Cell and Organ Transplantology. 2023, 11(1):34-45. DOI: 10.22494/cot.v11i1.148
19. Vasyl Martsenyuk, Oksana Bahrii-Zaiats, Andriy Sverstiuk, Sergei Dzyadevych, Borys Shelestovskyi. Mathematical and Computer Simulation of the Response of a Potentiometric Biosensor for the Determination of α-сhaconine // The 1st International Workshop on“Computer Information Technologies in Industry 4.0” (CITI-2023). In CEUR Workshop Proceedings, 2023, Vol. 3468, pp. 1–11. (Scopus). https://ceur-ws.org/Vol-3468/. https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85175405750&origin=resultslist
20. Nataliia Zhukovska, Viktor Moshynskyi, Viktor Zhukovskyy, Andriy Sverstiuk, Oleg Pinchuk. Development of Model Predictive Control Algorithm for Managing Deformation of Multilayered Soil Massif Under Mass and Heat Transfer // The 1st International Workshop on“Computer Information Technologies in Industry 4.0” (CITI-2023). In CEUR Workshop Proceedings, 2023, Vol. 3468, pp. 133-138. (Scopus). https://ceur-ws.org/Vol-3468/ https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85172015839&origin=resultslist
21. Andriy Sverstiuk, Pavlo Maruschak. Proceedings of the 1st International Workshop on “Computer Information Technologies in Industry 4.0” (CITI-2023), Ternopil, Ukraine, June 14-16, 2023. Vol. 3468, pp. 272. https://ceur-ws.org/Vol-3468/ (Scopus).[a1] https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85172017887&origin=resultslist
22. Vadzyuk S.N., Huk V.O., Dzhyvak T.V., Sverstiuk A.S., Dzhyvak V.H., Bondarchuk V.I., et al. Multifactorial regression model for predicting the level of heat sensitivity in healthy young people in the context of global warming. Wiad Lek. 2023;76(9):1922-1929. DOI: 10.36740/WLek202309104. https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85175405750&origin=resultslist
23. Farion-Navolska O., Mysula I.R., Denefil O.V., Zavidnyuk Y.V., Sverstyuk A.S., Sydliaruk N. Evaluation of postural balance indicators in healthy individuals. Wiad Lek. 2023; 76(9): 2041-2046. doi: 10.36740/WLek202309120. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37898942/
24. Sverstiuk A.S. , Nykytyuk S.O. , Palanytsa Y.B. In book: Advances in Health and Disease. Chapter 4. Data Mining Technology Usage for Lyme Disease Course Prediction in Children for Computerised Diagnostic Systems. Nova Science Publishers, USA. Volume 75. November 3, 2023. p. 105-128. ISBN: 979-8-89113-189-7.(Scopus) https://novapublishers.com/shop/advances-in-health-and-disease-volume-75/
25. Nykytyuk S., Sverstiuk A., Panychev V., Klymnyuk S., Yakymchuk Y. In book: Advances in Health and Disease. Chapter 9. An Analysis of the Incidence of Lyme Borreliosis in Children During the COVID-19 Epidemic in the Ternopil Region (Western Ukraine). Nova Science Publishers, USA. Volume 76. 2023 p. 199-211. (Scopus). https://novapublishers.com/shop/advances-in-health-and-disease-volume-76/
26. Сверстюк А.С., Никитюк С.О., Паничев В.О., Климнюк С.І., Якимчук Ю.Б. Аналіз захворюваності на Лайм-бореліоз під час епідемії COVID-19 . Сучасна педіатрія. 2023. № 6. С. 6-17. https://doi.org/10.15574/SP.2023.134.112 (Scopus)
27. Chukur O., Pasyechko N., Bob A., Sverstiuk A. Prediction of climacteric syndrome development in perimenopausal women with hypothyroidism. Menopause Rev. 2022; 21(4): 1-6. (Scopus).
28. Martsenyuk, V., Sverstiuk, A., Bahrii-Zaiats, O., Kłos-Witkowska, A. Qualitative and Quantitative Comparative Analysis of Results of Numerical Simulation of Cyber-Physical Biosensor Systems. The 2nd International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems (ITTAP-2022), November 22-23, Vol. 3309, pp. 134–149. 2022., Ternopil, Ukraine. (Scopus). SJR=0,17.
29. Zhukovskyy, V., Sverstiuk, A., Sydoruk, B., Zhukovska, N., Sverstiuk, S. Analysis and Prediction of Humus Balance in Soils of Ukraine Using Informational Tools. The 2nd International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems (ITTAP-2022), November 22-23, Vol. 3309, pp. 259–270, 2022. Ternopil, Ukraine. (Scopus). SJR=0,17.
30. Martsenyuk V., Klos-Witkowska A., Dzyadevych S., Sverstiuk A. Nonlinear Analytics for Electrochemical Biosensor Design Using Enzyme Aggregates and Delayed Mass Action. Sensors 2022, 22(3), 980; https://doi.org/10.3390/s22030980. (Journal Impact Factor 3.576, Scopus Q1).
31. Shulyak N., Liushuk K., Semeniuk O., Yarema N., Uglyar T., Popovych D., Sverstiuk A., Ciciura R., Logoyda L. Study of the dissolution kinetics of drugs in solid dosage form with lisinopril and atorvastatin and intestinal permeability to assess their equivalence in vitro. Pharmacia, 2022, 69(1): p. 61–67. https://doi.org/10.3897/pharmacia.69.e77319. (Scopus Q2).
32. Musiienko V., Sverstiuk A., Lepyavko A., Danchak, S., Lisnianska, N. Prediction factors for the risk of diffuse non-toxic goiter development in type 2 diabetic patients. Polski merkuriusz lekarski: organ Polskiego Towarzystwa Lekarskiegothis link is disabled, 2022, 50(296), pp. 94–98. (Scopus Q4).
33. Slobodianiuk, L., Budniak, L., Feshchenko, H., Sverstiuk, A., Palaniza, Y. Quantitative analysis of fatty acids and monosaccharides composition in Chamerion angustifolium L. by GC/MS method. Pharmacia, 2022, 69(1), pp. 167–174. (Scopus Q2).
34. Martsenyuk V., Klos-Witkowska A., Sverstiuk A. Stability investigation of biosensor model based on lattice difference equations. Difference Equations and Discrete Dynamical Systems with Applications. Springer Proceedings in Mathematics and Statistics. 24th ICDEA, Dresden, Germany. 2020. Vol. 312. P. 297–322. (Scopus).
35. Nakonechnyi O., Martsenyuk V., Sverstiuk A. On Application of Kertesz Method for Exponential Estimation of Neural Network Model with Discrete Delays. In: Zawiślak S., Rysiński J. (eds) Engineer of the XXI Century. Mechanisms and Machine Science. Springer, Cham. Projekt interdyscyplinarny projektem XXI wieku. 2020. Vol. 70. P. 165–176. (Scopus, Web of Science).
36. Martsenyuk V.P., Sverstiuk A.S., Andrushchak I.Ye. Approach to the Study of Global Asymptotic Stability of Lattice Differential Equations with Delay for Modeling of Immunosensors. Journal of Automation and Information Sciences. 2019. Vol. 48 (8). P. 58–71. 2019. Том 51, № 2. С. 62–74). (Scopus).
37. Martsenyuk V., Sverstiuk А., Gvozdetska I. Using Differential Equations with Time Delay on a Hexagonal Lattice for Modeling Immunosensors. Cybernetics and Systems Analysis. 2019. Vol. 55 (4). P. 625–636. (Scopus).
38. Martsenyuk V.P., Sverstiuk A.S., Klos-Witkowska A., Horkunenko A.B., Rajba S. Vector of Diagnostic Features in the Form of Decomposition Coefficients of Statistical Estimates Using a Cyclic Random Process Model of Cardiosignal. The 10th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, 18–21 September. Metz, 2019. Vol. 1. P. 298–303. (Scopus).
39. Марценюк В.П., Сверстюк А.С. Комп’ютерна модель кібер-фізичної імуносенсорної системи з використанням решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням на гексагональній решітці. Науковий журнал Радіоелектроніка, інформатика, управління. 2019. № 2 (49). С. 131–139. (Web of Science, Google Scholar, IndexCopernicus).
40. Martsenyuk V.P., Sverstiuk A.S., Klos-Witkowska A., Kozodii N.V., Bagriy-Zayats O.A., Zubenko I.R. Numerical Analysis of Results Simulation of Cyber-physical Biosensor Systems. In 1st International Workshop Informatio-Communication Techologies&Embedded Systems. 14–15 November. Mykolaiv, 2019. Vol. 1. P. 149–164. (Scopus).
41. Martsenyuk V., Klos-Witkowska A., Sverstiuk A. Stability, bifurcation and transition to chaos in a model of immunosensor based on lattice differential equations with delay. Electronic Journal of Qualitative Theory of Differential Equations: No. 2018 (27). P. 1–31. (Scopus, Web of Science).
42. Martsenyuk V., Andrushchak I., Sverstiuk A., Klos-Witkowska A. On Investigation of Stability and Bifurcation of Neural Network with Discrete and Distributed Delays. In: Saeed K., Homenda W. (eds) Computer Information Systems and Industrial Management. CISIM 2018. Lecture Notes in Computer Science. Publisher Name: Springer, Cham. Vol. 11127. P. 300–313. (Scopus).
43. Martsenyuk V.P., Andrushchak I.Ye., Zinko P.M., Sverstiuk A.S. On Application of Latticed Differential Equations with a Delay for Immunosensor Modeling. Journal of Automation and Information Sciences. 2018. Vol. 50 (6). P. 55–65. (Scopus).
44. Martsenyuk V., Klos-Witkowska A., Sverstiuk A., Bagrii–Zayats O., Bernas M. On modelling predator–prey cellular automaton with help of lattice differential equations with time dilay. Advances in biotechnology. 18th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM 2018. Nano, bio, green and space technologies for a sustainable, 2th–8th of July, Albena, Bulgaria. 2018. Vol. 18. P. 407–414. (Scopus).
Статті у наукових фахових виданнях
45. Martsenyuk V. Ensuring information security basic components of access control / Prospective directions of scientific research in engineering and agriculture: collective monograph / Martsenyuk V., Sverstyuk A., Andrushchak I., Matviiv Y., Rechun O. – etc. – Іnternational Science Group. – Boston, USA: Primedia eLaunch, 2023. 82-91 р. Available at: DOI – 10.46299/ISG.2023.MONO.TECH.1 URL: https://isg-konf.com/prospective-directions-of-scientific-research-in-engineering-and-agriculture/.
46. Andriy Sverstyuk, Andrushchak Igor, Matviiv Yurii, Viktor Kosheliuk, Surinovych Olena. Multichannel networks with periodic external load. In book: Improvement of scientific approaches to the development of engineering December 2022. P.172-181. DOI: 10.46299/ISG.2022.MONO.TECH.4.2.3
47. I.M. Shevchuk, O.V. Novitsky, A.L. Shapoval, I.Ya. Sadovyi, A.S. Sverstyuk, S.S. Snizhko. Using ultrasound diagnostics and magnetic resonance tomography in surgical treatment of complicated forms of acute paraproctitis. World of Medicine and Biology. 2022, №2 (80). Р. 183-186. DOI: 10.26724/2079-8334-2022-2-80-183-188.
48. Andriy Sverstyuk, Andrushchak Igor, Matviiv Yurii, Viktor Kosheliuk, Surinovych Olena. Multichannel networks with periodic external load. In book: Improvement of scientific approaches to the development of engineering December 2022. P.172-181. DOI: 10.46299/ISG.2022.MONO.TECH.4.2.3
49. Вегера Інна, Гаврилюк Надія, Кратко Катерина, Москалюк Вікторія, Репак Віктор, Сверстюк Софія, Фатула Марія. Регресійна модель прогнозування фіброзу печінки. Науковий керівник: проф. Сверстюк А.С. Перше місце доповіді на XXVІ Міжнародного медичного конгресу студентів та молодих вчених. 13-15 квітня 2022 р.: Тернопіль, 2022. – с. 168-169.
50. Dovgalyuk Alina, Redko Olesia, Dovbush Andrii, Kramar Solomia, Sverstyuk Andrii. The effect of MMSCs on the cytokine profile in the lungs of rats with simulated ARDS. 4th International Student And 17th Bridges in Life Sciences Conferences, April 7-8, 2022 Prague, Czech Republic, p.115.
51. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Козодій Н.В., Шмигер Г.П. Застосування пакету R для чисельного моделювання решітчастих зображень флуоресціюючих пікселів в кіберфізичних імуносенсорних системах. Вісник Хмельницького національного університету. 2019. № 6. С. 84–91. (Index Copernicus, Google Scholar).
52. Martsenyuk V.P., Sverstiuk A.S., Klos-Witkowska A., Bagriy-Zayats O.A. Numerical Simulation of Cyber-physical Biosensor Systems on the Basis of Lattice Difference Eqations. Advances in Cyber-physical Systems. 2019. Vol. 4. No. 2. P. 55–70. (Index Copernicus, Google Scholar).
53. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Гвоздецька І.С. Задача оптимального керування стадією елонгації полімеразно-ланцюгової реакції. Системні дослідження та інформаційні технології. 2015. № 4. С. 75–82. (Google Scholar, IndexCopernicus).
54. Марценюк В.П., Сверстюк А.С. Числовий аналіз моделі імуносенсора на основі решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням. Наукові праці: науково-методичний журнал Комп’ютерні технології. Миколаїв: Вид-во ЧНУ ім. П. Могили. 2017. Вип. 296. Т. 308. С. 116–124. (Index Copernicus, Google Scholar).
55. Марценюк В.П., Сверстюк А.С. Модель імуносенсора на основі решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням. Штучний інтелект. 2018. № 1. С. 42–47. (Google Scholar).
56. Sverstiuk A. Cyber-physical model of the immunosensor system in a rectangular lattice with the use of lattice difference equations of population dynamics. Scientific Journal of TNTU. 2018. Vol. 92. № 4. P. 112–125. (Google Scholar, IndexCopernicus).
57. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Козодій Н.В. Про підходи щодо математичного моделювання біосенсорних та імуносенсорних динамічних систем. Штучний інтелект. 2018. № 2. С. 94–102. (Google Scholar).
58. Martsenyuk V., Sverstiuk A., Andrushchak I., Klos-Witkowska A. Immunosensor Model on the Basis of Lattice Dynamic System. Selected papers XХХІІ International conference Problems of decision making under uncertainties (PDMU–2018), (August 27–31), Prague, Czech Republic. 2018. P. 54–63. (Proceedings).
59. Сверстюк А.С. Модель імуносенсора з використанням різницевих рівнянь на гексагональній решітці. Штучний інтелект. 2018. № 3. С. 125–134. (Google Scholar).
60. Сверстюк А.С. Дослідження персистентності моделі імуносенсора з використанням різницевих рівнянь на гексагональній решітці. Наукові праці: науково–методичний журнал Комп’ютерні технології. Миколаїв: Вид-во ЧНУ ім. П. Могили, 2018. Вип. 308. Т. 320. С. 12–18. (Index Copernicus, Google Scholar).
61. Сверстюк А.С. Використання пакету R de Solve для математичного моделювання динамічних процесів в кібер-фізичних імуносенсорних системах. Штучний інтелект. 2018. № 4. С. 73–84. (Google Scholar).
62. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Андрущак І.Є. Математичне моделювання біосенсорних та імуносенсорних інформаційних систем. Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. Луцьк. 2018. № 6. С. 110–120. (Google Scholar).
63. Sverstiuk A. Numerical algorithm for optimal control development for annealing stage of polymerase chain Reaction. Scientific Journal of TNTU. 2019. Vol. 93. No 1. P. 147–160. (Google Scholar, Index Copernicus).
64. Martsenyuk V., Sverstiuk А. Cyber-physical model of the immunosensor system at the hexagonal lattice with the use of differenсе equations of the population dynamics. Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries. 2019. № 1. P. 75–83. (Google Scholar).
65. Марценюк В.П., Сверстюк А.С. Про модель кібер-фізичної системи з атаками стану та вимірювань на основі стохастичних різницевих рівнянь. Захист інформації. 2019. Т. 21. № 1. C. 5–12. (Index Copernicus).
66. Сверстюк А.С. Чисельний аналіз стійкості кібер-фізичної моделі імуносенсора на прямокутній решітці з використанням різницевих рівнянь. Електронне моделювання. 2019. № 1. С. 105–118. (Index Copernicus, Google Scholar).
67. Сверстюк А.С. Дослідження глобальної привабливості розв’язків та стійкості моделі імуносенсора з використанням різницевих рівнянь на гексагональній решітці. Іnnovative biosystems and bioengineering. 2019. № 1. С. 17–26. (Google Scholar, Polska Bibliografia Naukowa).
68. Сверстюк А.С. Кіберфізичні біосенсорні та імуносенсорні системи. Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. Хмельницький. 2019. № 1. С. 145–154. (Index Copernicus, Google Scholar).
69. Сверстюк А.С. Математичне моделювання кібер-фізичних біосенсорних та імуносенсорних систем. Науковий журнал Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. Луцьк. 2019. № 1 (34). С. 5–18. (Google Scholar).
70. Сверстюк А.С. Mоделювання кібер-фізичної імуносенсорної системи на прямокутній решітці з використанням решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням. Сенсорна електроніка та мікросистемні технології. 2019. № 2. С. 53–65. (Index Copernicus, Google Scholar).
71. Sverstiuk A. Numerical simulation of electric signal in a cyber-physic immunosensor system in a rectangle lattice in a package R. Scientific Journal of TNTU. 2019. Vol. 94. No 2. P. 96–103. (Index Copernicus, Google Scholar).
72. Марценюк В.П., Сверстюк А.С. Експоненціальна оцінка для рекурентної нейронної мережі з дискретним запізненням. Системні дослідження та інформаційні технології. 2019. № 2. С. 83–93. (IndexCopernicus, Google Scholar).
73. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Козодій Н.В., Давиденко Є.О. Дослідження фазових площин моделі імуносенсора на прямокутній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням в пакеті R. Вісник Черкаського державного технологічного університету. 2019. № 2. С. 37–47. (Index Copernicus).
74. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Багрій-Заяць О.А., Горкуненко А.Б., Остафійчук Д.І. Огляд кібер-фізичних систем. Науковий журнал Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. Луцьк. 2019. № 2 (35). С. 152– 160. (Google Scholar).
75. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Багрій-Заяць О.А., Козодій Н.В. Математичні моделі біосенсорів та імуносенсорів. Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. Хмельницький. 2019. № 2. С. 174–182. (Index Copernicus, Google Scholar).
76. Sverstiuk A. Comparative analysis of results of numerical simulation of cyber-physical biosensor systems on the basis of lattice diferential equations. Scientific Journal of TNTU. 2019. Vol. 95. No 3. P. 123–128. (Index Copernicus, Google Scholar).
77. Сверстюк А.С., Багрій-Заяць О.А., Горкуненко А.Б., Майхрук З.В., Гайда В.Я. Кібер-фізичні системи для визначення рівня глюкози. Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. Луцьк. 2019. № 3 (36). С. 69–76. (Google Scholar).
78. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Козодій Н.В., Кравчик Ю.В. Використання пакету R для комп’ютерного моделювання контактів антигенів з антитілами в кіберфізичних імуносенсорних системах на прямокутній решітці. Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. Хмельницький. 2019. № 4. С. 97–105. (Index Copernicus, Google Scholar).
79. Martsenyuk V., Sverstiuk A., Dzyadevych S. Identification of parameters and investigation of stability of the mathematical model of biosensor for measuring α-chaconine. Scientific Journal of TNTU. 2019. Vol. 96. № 4. P. 101–111. (Google Scholar, IndexCopernicus).
80. Kłos-Witkowska A., Martsenyuk V., Sverstiuk A. Badania stabilnosci w czasie i pod wplywem pola elektromagnetycznego roztvorow komponentu sieciujacego warstw receptorowych biosensorow. Pomiary Automatyka Robotyka. 2019. Vol. 4. P. 71–76. (Google Scholar, IndexCopernicus).
81. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Козодій Н.В., Дзядевич С.В. Функціональні особливості біосенсорів та їх моделювання. Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. 2019. № 4 (37). С. 81–88. (Google Scholar).
82. Сверстюк А.С., Багрій-Заяць О.А., Горкуненко А.Б., Майхрук З.В., Мойсеєнко О.В. Розробка кіберфізичних біосенсорних систем для медико-біологічних досліджень. Вісник Хмельницького національного університету. 2019. № 5. С. 252–257. (Index Copernicus, Google Scholar).
83. Марценюк В.П., Мочульська О.М., Боярчук О.Р., Павлишин Г.А., Сверстюк А.С., Завіднюк Ю.В., Бондарчук В.І. Перспективи розробки і застосування біосенсорів та імуносенсорів з діагностичною метою в клінічній медицині. Вісник наукових досліджень. 2019. № 1 (94). C. 15–22. (Google Scholar).
84. Марценюк В.П., Качур І.В., Сверстюк А.С., Бондарчук В.І., Завіднюк Ю.В., Коваль В.Б., Мочульська О.М. Моніторинг стану здоров’я за функціональними показниками за допомогою сенсорів у реабілітаційній медицині: систематичний огляд. Вісник наукових досліджень. 2019. № 2 (95). C. 5–12. (Google Scholar).
85. Марценюк В.П., Жулкевич І.В., Сверстюк А.С., Мельник Н.А., Козодій Н.В., Березовська І.Б. Використання біосенсорів для моніторингу навколишнього середовища. Вісник соціальної гігієни та організації охорони здоров’я. Тернопіль, 2019. № 3. С. 107–114. (Google Scholar).
86. Сверстюк А.С., Вакуленко Д.В., Кучвара О.М. Підхід до застосування відкритих ресурсів біосигналів PHYSIONET для проведення розрахунку показників спектрального аналізу електрокардіограм. Вісник Хмельницького національного університету. 2018. № 6. С. 165–170. (Index Copernicus, Google Scholar).
87. Martsenyuk V.P., Klos-Witkowska A., Sverstiuk A.S. Study of classification of immunosensors from viewpoint of medical tasks. Medical informatics and engineering. 2018. № 1 (41). P. 13–19. (Index Copernicus, Google Scholar).
88. Martsenyuk V.P., Klos-Witkowska A., Sverstiuk A.S., Bihunyak T.V. On principles, methods and areas of medical and biological application of optical immunosensors. Medical informatics and engineering. 2018. № 2 (42). P. 28–36. (Index Copernicus, Google Scholar).
89. Марценюк В.П., Франчук В.В., Сверстюк А.С., Франчук О.В. Використання технології Data Mining для з’ясування судово-медичних екпертних особливостей неналежної медичної допомоги. Медична інформатика та інженерія. 2018. № 3 (43). С. 28–35. (Index Copernicus, Google Scholar).
90. Бігуняк Т.В., Сверстюк А.С., Бігуняк К.О. Деякі аспекти використання імуносенсорів у медицині. Медичний форум. 2018. № 14 (14). С. 8–11.
91. Марценюк В.П., Лупенко С.А., Сверстюк А.С., Павлишин А.В. Методології організації клінічних випробувань ефективності та безпечності китайської образної медицини в контексті доказової медицини. Медична інформатика та інженерія. 2018. № 2 (42). С. 52–61. (Index Copernicus, Google Scholar).
92. Лупенко С.А., Вакуленко Д.В., Сверстюк А.С., Горкуненко А.Б., Оробчук О.Р. Інтегроване онтоорієнтоване інформаційно-аналітичне середовище наукових досліджень, професійної цілительської діяльності та електронного навчання китайської образної медицини. Вісник Інформаційні системи та мережі Національного університету Львівська політехніка. 2017. № 872. С. 10–19. (Index Copernicus, Google Scholar).
93. Вакуленко Д.В., Кравець Н.О., Сверстюк А.С., Семенець А.В., Климук Н.Я., Кучвара О.М. Побудова кореляційного портрету при захворюваннях серцево-судинної системи. Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. 2017. № 2. С. 154–158. (Index Copernicus, Google Scholar).
94. Вакуленко Д.В., Вакуленко Л.О., Кравець Н.О., Кутакова О.В., Сверстюк А.С., Лесів В.В. Застосування кореляційного портрету в диференційній діагностиці захворювань серцево-судинної, легеневої та нервової системи. Медична інформатика та інженерія. 2017. № 2. С. 4–8. (Index Copernicus, Google Scholar).
95. Вадзюк С.Н., Вакуленко Д.В., Кравець Н.О., Сверстюк А.С., Семенець А.В., Климук Н.Я., Кучвара О.М. Підхід до застосування відкритих ресурсів біосигналів Physionet для проведення розрахунку показників варіабельності серевого ритму за даними ЕКГ (часовий аналіз) в навчанні студентів-медиків. Медична інформатика та інженерія. 2017. № 3. С. 47–52. (Index Copernicus, Google Scholar).
96. Сверстюк А.С., Кравець Н.О., Вакуленко Д.В. Підхід до застосування сервісу WOLFRAM|ALPHA для математичного моделювання в медицині та фармації на прикладі розв’язання задач фармакокінетики. Медична інформатика та інженерія. 2015. № 1. С. 47–51. (Index Copernicus, Google Scholar).
97. Сверстюк А.С., Кравець Н.О., Касянюк В.П. Програмний комплекс для обробки синхронно зареєстрованих біосигналів в поліграфах. Медична інформатика. 2015. № 2. С. 102–108. (Index Copernicus, Google Scholar).
98. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Кучвара О.М. Задача оптимального керування стадією відпалу полімеразно-ланцюгової реакції. Клиническая информатика и телемедицина. 2015. № 12. С. 47–51.
99. Сверстюк А.С., Горкуненко А.Б. Нейромережеві експертні системи для діагностики та прогнозування стану серцево-судинної системи. Вісник Хмельницького національного університету. 2014. № 4. С. 102–108. (Index Copernicus, Google Scholar).
100. Сверстюк А.С., Бігуняк Т.В., Перевізник Б.О. Огляд методів та моделей полімеразно-ланцюгової реакції. Медична інформатика та інженерія. 2014. № 3, С. 97–100. (Index Copernicus, Google Scholar).
101. Сверстюк А.С. Огляд поліграфів та методів обробки психофізіологічної інформації. Медична інформатика та інженерія. 2011. № 2. С. 44–48. (Index Copernicus, Google Scholar).
102. Сверстюк А. С. Обгрунтування та верифікація математичної моделі синхронно зареєстрованих кардіосигналів з використанням вектора циклічних ритмічно пов’язаних випадкових процесів / А. С. Сверстюк // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2009. – № 1.– С. 143–147.
103. Литвиненко Я. В. Програмний комплекс для обробки та моделювання синхронно зареєстрованих кардіосигналів з використанням моделей та методів теорії циклічних функціональних відношень / Я. В. Литвиненко, С. А. Лупенко, А. С. Сверстюк // Вісник Хмельницького національного університету. – 2009. – № 5. – С. 80–87.
104. Лупенко С. А. Статистичний сумісний аналіз кардіосигналів на основі вектора циклічних ритмічно пов’язаних випадкових процесів / С. А. Лупенко, Я. В. Литвиненко, А. С. Сверстюк // Електроніка та системи управління. Національний авіаційний університет. – 2008. – № 4 (18). – С. 22–29.
105. Лупенко С. А. Концептуально-методологічні основи імітаційного моделювання циклічних сигналів на ЕОМ із використанням їх моделі у вигляді циклічного функціонального відношення / С. А. Лупенко, Н. Р. Дем’янчук, А. С. Сверстюк // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2008. – № 4. – С. 101–111.
106. Марценюк В. П. Концептуальні підходи до інтегрованого середовища проведення наукових медико-біологічних досліджень / В. П. Марценюк, А. В. Семенець, А. С. Сверстюк // Штучний інтелект. – 2003. – № 2. – С. 35–43.