Název:
Detekce vybraných typů srdečních arytmií v EKG
Překlad názvu:
Detection of selected cardiac arrhythmias in ECG
Autoři:
Němečková, Karolína ; Ředina, Richard (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2022
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato práce se zabývá klasifikací EKG záznamů se zaměřením na hůře klasifikovatelné arytmie (flutter síní, atriventrikulární blokáda II. a III. stupně). V teoretické části je uvedena literární rešerše v oblasti metod hlubokého učení, které byly využity pro klasifikaci EKG záznamů, se zaměřením na konvoluční neuronové sítě. Dále je popsána použitá databáze EKG záznamů se stručným popisem detekovaných arytmií. Praktická část provádí implementaci navržených konvolučních neuronových sítí v prostředí Python. Hodnocení kvality klasifikátorů proběhlo pomocí vybraných metrik se zaměřením na F1 skóre. Výsledky jsou na konci práce diskutovány.
This thesis deals with classification of ECG records focusing on less classifiable arrhythmia (atrial flutter, atriventricular block I. and II. degree). In the theoretical part of the thesis deep learning used in classification of ECG records with a focus on the convolutional neural networks are described. The database of ECG records with a brief description of detected arrhythmias is further described. The practical part implements the proposed convolutional neural network in the Python environment. The evaluation of the arrhythmia detection quality was done using mainly the F1 score. The results were discussed at the end of the thesis.
Klíčová slova:
atrioventrikulární blokáda; elektrokardiogram; fibrilace síní; flutter síní; konvoluční neuronová síť; atrial fibrillation; atrial flutter; atrioventricular block; convolutional neural network; electrocardiogram
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/204919