|
|
Odhad kvality signálů EKG
Pospíšil, Jan ; Smíšek, Radovan (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se bude zabývat problematikou odhadu kvality signálů EKG, která je klíčovým parametrem pro stanovení diagnózy. Teoretická část se zabývá základními poznatky ohledně fyziologie srdce, elektrokardiografie a nakonec o typech rušení, které mohou během měření nastat. Následující praktická část se bude zabývat publikovanými metodami a vlastním návrhem metody pro odhad kvality signálu a jejich testování na umělých a reálných datech.
|
|
|
Mobilní aplikace pro psychodiagnostiku předškolních dětí
Guryča, Ondřej ; Smíšek, Radovan (oponent) ; Škutková, Helena (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřena na možnost psychodiagnostiky předškolních dětí pomocí aplikace v chytrém telefonu. V práci je pojednáno o principu psychodiagnostiky a jejím rozdílném přístupu u dětské psychodiagnostiky, dále jsou zde uvedeny používané psychodiagnostické testy. V další části je představena realizace aplikace pro operační systém Android s vybranými testy. Nakonec je vysvětlen způsob vyhodnocení dat a doporučení používání aplikace.
|
|
|
Automatická detekce infarktu myokardu v signálu EKG
Nejedlý, Lukáš ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá automatickou detekcí infarktu myokardu v signálu EKG. Diplomová práce se skládá ze dvou částí. Teoretická část obsahuje popis převodního systému srdečního, principu šíření elektrické aktivity srdeční svalovinou, způsobu snímání EKG a křivky EKG. Dále jsou zmíněny příčiny ischemie myokardu a různé metody jeho detekce. Další část práce je věnována vysokofrekvenčnímu EKG, analýze HFQRS a klinickým studiím, které popisují využití vysokofrekvenčního EKG při diagnostice infarktu myokardu. V praktické části je navržen algoritmus využívající nízkofrekvenční složky EKG a algoritmus využívající vysokofrekvenční složky EKG pro automatickou detekci infarktu myokardu. Navržené algoritmy jsou realizované v programovém prostředí MATLAB a testovány na signálech z databáze PTB. Závěrečná část diplomové práce je věnována porovnání úspěšnosti detekce infarktu myokardu pomocí nízkofrekvenčních a vysokofrekvenčních složek EKG a srovnání dosažených výsledků s výsledky z klinických studií.
|
|
|
Klasifikace signálů denní aktivity nasnímaných zařízením Faros
Šalamoun, Jan ; Vítek, Martin (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Téma této diplomové práce je klasifikace signálů denní aktivity nasnímaných pomocí zařízení Faros. Zařízení Faros je malé kompatibilní zařízení spojující elektrokardiogram a tříosý akcelerometr. První částí diplomové práce je prostudování možností záznamu aktivity člověka pomocí akcelerometru a záznamníku EKG. V další části byly na každém z deseti dobrovolníků nasnímány data osmi různých denních aktivit. Pro data jsou vytvořeny algoritmy pro automatické rozpoznání daných aktivit v programovacím prostředí Matlab. Dále byli na nasnímaná data použity vytvořené algoritmy, které byly porovnané s manuálně zaznamenanou referencí. V závěru práce se statisticky porovnali použité algoritmy a vyhodnotí získané výsledky.
|
|
|
Rozpoznání dopravních prostředků pomocí signálů snímaných chytrým telefonem
Nevěčná, Leona ; Vítek, Martin (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Díky vývoji v poslední době přibývá miniaturizovaných senzorů umísťovaných do chytrých telefonů jako jsou akcelerometr, gyroskop, magnetometr, přijímač souřadnic globálního pozičního systému (GPS), mikrofon a dalších. Použití těchto senzorů k rozpoznávání lidské aktivity, za účelem zlepšení péče o zdraví je stále více aktuálním tématem. Výhodou použití chytrého telefonu k sledování aktivity osob je, že se jedná o přístroj, který u sebe měřená osoba má a nejsou s měřením žádné dodatečné náklady, nevýhodou je omezená paměť i kapacita baterie. Proto byly vybrány pouze senzory akcelerometr, gyroskop, magnetometr a mikrofon, jejichž kombinací je dosaženo nejlepšího výsledku. Senzor GPS nebyl použit pro svou energetickou náročnost a hlavně nespolehlivost vzorkování. Z naměřených dat byly vypočítány příznaky, které byly použity pro tvorbu klasifikačního modelu. Nejvyšší úspěšnosti bylo dosaženo metodou strojového učení zvanou náhodný les (angl. Random Forest). Hlavním cílem práce je vytvořit algoritmus pro rozpoznání dopravních prostředků ze signálů naměřených chytrým telefonem. Vytvořený algoritmus zvládá rozpoznání chůze a jízdy autem, autobusem, tramvají, vlakem a na kole s úspěšností 97,4 % při validaci na 20 % pozdržených dat. Při testování na sadě dat od desátého dobrovolníka byla výsledná úspěšnost vypočítaná jako průměr úspěšností rozpoznání jednotlivých druhů přepravy 90,49 %.
|
|
|
Odhad kvality signálů EKG
Vršková, Markéta ; Smíšek, Radovan (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce řeší problém odhadu kvality signálů EKG. Hlavním cílem práce je na základě prostudovaných metod pro odhad kvality signálu EKG realizovat vlastní návrh metody pro odhad kvality. Teoretická část práce obsahuje především popis snímání elektrické aktivity srdce, anatomii a fyziologii srdce, elektrokardiografii, různé typy rušení EKG signálů a metody popisující odhad kvality signálů EKG. Praktická část se zabývá aplikací jednotlivých metod pro odhad kvality signálů EKG. Pro spojitý odhad kvality EKG je využit výpočet SNR (poměr signálu k šumu). Kvalitu signálu lze posuzovat také na základě statistických funkcí, adaptivní filtrací nebo pomocí analýzy nezávislých komponent. Vlastní navržená metoda je založena na výpočtu korelačního koeficientu mezi adaptivní šablonou a rušeným signálem. Robustnost metody byla ověřena na uměle vytvořených signálech EKG s různými úrovněmi šumu a následně na reálných signálech z databáze MIT-BIH.
|
|
|
Detekce kompletní blokády levého Tawarova raménka
Opravilová, Kamila ; Vítek, Martin (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je seznámit se s teorií elektrofyziologie srdce a s patologií blokády levého Tawarova raménka (LBBB). Dále vytvořit anotovanou databázi komplexů QRS pro testování algoritmů pro detekci LBBB. Tyto algoritmy navrhnout a otestovat je. Detekce LBBB je důležitá, protože se jedná o důležitý prediktor úspěšnosti resynchronizační léčby. Konvenční kritéria pro detekci nejsou pro tento účel použitelná z důvodu nízké přesnosti, proto byla vytvořena Straussova kritéria, která jsou více přesná. Vytvořený program se řídí pomocí těchto kritérií. Celkové vyhodnocení úspěšnosti detekce algoritmu je 100 % senzitivita a 69 % specificita. Můžeme tedy se 100 % jistotou určit, kteří pacienti LBBB nemají.
|
|
| |
|
|
Reprezentace srdečních cyklů pro následnou klasifikaci
Smíšek, Radovan ; Janoušek, Oto (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Výběr úseku EKG hraje významnou roli při návrhu klasifikátoru srdečních cyklů. Typ vybraných úseků ovlivňuje klasifikaci nejen z hlediska typu a maximálního počtu rozpoznávaných patologických skupin, ale ovlivňuje také složitost klasifikačního modelu, a tudíž nepřímo udává nároky na paměť používané výpočetní techniky a čas potřebný pro klasifikaci. Tato práce je zaměřena právě na porovnání úspěšnosti klasifikace cyklů EKG při různých vstupních úsecích. Byly použity vstupní úseky QRST, RST, ST-T, QRS a T. Signál EKG byl získán z izolovaných králičích srdcí a rozdělen na typy podle maximální výchylky vlny T a změn ST úseku. Signál dále vstupuje do umělé neuronové sítě, kde je klasifikován na předdefinované typy. Byla použita síť s dvaceti čtyřmi neurony ve skryté a jedním neuronem ve výstupní vrstvě. Úspěšnost klasifikace je shrnuta v závěru práce.
|
|
|
Odstranění stimulačních hrotů ze signálu elektrokardiografu
Smíšek, Radovan ; Plešinger,, Filip (oponent) ; Postránecká, Tereza (vedoucí práce)
Cílem této práce je detekce stimulačních hrotů v záznamu ultra vysokofrekvenčního EKG za účelem následného odstranění stimulačních hrotů a umožnění vyhodnocení vyšších frekvenčních složek komplexu QRS. Toto vyhodnocení je nemožné při přítomnosti stimulačních hrotů. Zvolený problém je vyřešen pomocí heuristického algoritmu, který využívá proložení signálu přímkou v oblasti, která není ovlivněna stimulačním impulzem. Následně dochází k prodloužení této přímky a pomocí rozdílů mezi přímkou a signálem, případně pomocí dalších pravidel, jsou detekovány okraje stimulačního hrotu. Samotný vrchol hrotu je detekován prahováním obálky první diference originálního signálu. V práci jsou testovány i další algoritmy. Je zde též navrženo několik metod odstranění stimulačního hrotu. Práce zmiňuje i tvorbu obálek vysokofrekvenčních složek, na základě jejichž analýzy jsou porovnány navržené metody odstranění stimulačních hrotů a dále je také vyhodnocena úspěšnost detekce.
|
host ::
RSS.