Název: Lokalizace fibrilace síní pro vyhodnocení zatížení pacienta
Překlad názvu: Atrial fibrillation localization for burden assessment
Autoři: Martinásková, Klára ; Ředina, Richard (oponent) ; Filipenská, Marina (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2024
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Diplomová práce se zabývá problematikou detekce fibrilace síní ze záznamů EKG a lokalizace daných úseků fibrilace u signálů s paroxysmální fibrilací. Je vypracována rešerše týkající se fibrilace síní, vzniku této atologie a metod detekce fibrilace z EKG záznamů pomocí hlubokého učení. V jazyce Python je následně implementován model konvoluční neuronové sítě s reziduálními bloky pro klasifikaci krátkých (3 s) segmentů EKG signálu. Následně jsou výsledky klasifikace zpracovány a v signálech s paroxysmální fibrilací jsou lokalizovány úseky s fibrilací. Díky klasifikaci a lokalizaci je dále vyhodnoceno zatížení pacienta fibrilací. Implementovaný klasifikátor na testovací množině dosahuje výsledků F1 skóre 96,15 %. Při lokalizaci úseků s fibrilací algoritmem je dosaženo hodnoty MAE 0,95 s pro detekci začátků a 1,29 s pro detekci konců vůči referenčním polohám. Odhadované zatížení pacienta je porovnáno se skutečnou zátěží a dosahuje MAE 3 %. The diploma thesis deals with the problem of detection of atrial fibrillation from ECG recordings and localization of given fibrillation segments in signals with paroxysmal fibrillation. A research is done on atrial fibrillation, the origin of this pathology and methods of fibrillation detection from ECG recordings using deep learning. Subsequently, a convolutional neural network model with residual blocks is implemented in Python to classify short (3 s) segments of the ECG signal. Subsequently, the classification results are processed and the segments with paroxysmal fibrillation are localized in the signals with fibrillation. With the classification and localization, the burden assessment of fibrillation is further evaluated. The implemented classifier on the test set achieves an F1 score of 96,15 %. When the sections with fibrillation are localized by the algorithm, MAE of 0,95 s for detecting the beginnings and 1,29 s for detecting the ends with respect to the reference positions is achieved. The estimated patient's burden assessment is compared with the actual values and achieves MAE of 3 %
Klíčová slova: EKG; fibrilace síní; Hluboké učení; konvoluční neuronová síť; lokalizace fibrilace síní; paroxysmální fibrilace; reziduální neuronová síť; zatížení pacienta fibrilací; atrail fibrillation; atrail fibrillation burden assessment; convolutian neural network; Deep learning; ECG; localization of atrial fibrillation; paroxysmal fibrillation; residual neural network

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: https://hdl.handle.net/11012/246224

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-618965


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce