|
|
Využití prostředí LabView pro analýzu biosignálů
Kutílek, Miloš ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou biosignálů v prostředí LabView. Především se zaměřuje na analýzu EKG signálů. V této práci je popsána teorie elektrokardiogramu a je vytvořeno několik programů, které se zabývají různými přístupy k digitální filtraci EKG signálů. Dále jsou vytvořeny programy pro různé detekování R vlny a jednoduchý kardiologický monitor.
|
|
|
Analýza dlouhodobých elektrokardiografických záznamů
Vojtíšek, Jiří ; Vítek, Martin (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou dlouhodobého záznamu EKG pomocí zobrazení variability srdečního rytmu. Práce také popisuje anatomii a elektrofyziologii srdce a vzniku průběh EKG křivky. K získání výkonového spektra, kterým se variabilita srdečního rytmu popisuje, je vytvořen algoritmus zpracování EKG záznamu. Tento algoritmus byl použit ve vytvořené grafické aplikaci Spider Pig Analysis, která analyzuje dlouhodobý záznam EKG se zaměřením na zobrazení výkonového spektra. Funkčnost programu byla ověřena na experimentu, který porovnával HRV záznamu EKG vleže a vestoje.
|
|
|
Mobilní systém pro monitorování sportovní aktivity
Maleňák, Filip ; Čížek, Martin (oponent) ; Rozman, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je rozbor metod používaných při monitorování aktivit sportovců a popis odpovídajících technických řešení se zaměřením především na sledování tepové a dechové frekvence. Je předloženo technického řešení pro monitorování vybraných biologických parametrů prostřednictvím volně dostupných HW a SW nástrojů. Navržený systém umožňuje monitorování sportovní činnosti pomocí mobilního telefonu s operačním systémem iOS.
|
|
|
Influence of autonomic nervous system in the inducibility of atrial fibrillation.
Šrutová, Martina ; Provazník, Ivo (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
The aim of this study is to investigate changes in sympatho-vagal balance before the initiation of AF. Six mongrel dogs from the Cleveland Clinic foundation were included in this study. ECG was recorded for 24 hours using telemetric Holter monitoring. AF was periodically induced every 30 min. by applying brief bursts of 40 high-frequency atrial train impulses (TI). From the 24 hours signals' traces shorter data episodes were extracted. Each episode consisted of 10 minutes preceding the atrial burst, and 3 minutes following the (TI). The 10 minutes episodes were processed automatically to determine the QRS complexes and RR intervals, and to calculate the HRV parameters. The presence and the duration of AF were determined by manual examination in each of the 3 minutes intervals following the delivery of TI. When the AF was generated, but episodes of AF were shorter than 30 seconds, three HRV parameters were significantly different than when AF was not generated. The HF component was lower in episodes that generated AF. The LF component was higher in episodes that generated AF. No significant differences were found when episodes of AF were longer than 30 seconds. Short episodes of AF could be generated when a certain disorder between sympathetic and parasympathetic tone is present. However in order to be able to generate longer AF episodes it is necessary another component not necessary related to the nervous system. Further analysis with a higher number of dogs should be needed.
|
|
|
Použití analýzy HRV pro automatickou detekci ischemie u izolovaného zvířecího srdce
Vykoupil, Pavel ; Vítek, Martin (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou HRV, vytvořením úseků pro tuto analýzu, výpočtem parametrů HRV a jejich následnou klasifikací pro automatickou detekci ischemie. První část práce je věnována teoretickému popisu anatomie srdce, EKG záznamu, jeho zpracování a metodám HRV analýzy. Další část práce nastiňuje princip vytvoření úseků potřebných k výpočtu HRV parametrů. Poslední část práce představuje klasifikaci těchto parametrů pomocí vícevrstvých neuronových sítí a nalezení nejlepšího možného nastavení na základě nejmenší dosažené chyby klasifikace společně s nejkratší výpočetní dobou. Výpočet parametru HRV a samotná klasifikace srdečního rytmu byly realizované pomocí prostředí Matlab.
|
|
| |
|
|
Klasifikace EKG na základě metod HRV analýzy
Caha, Martin ; Vítek, Martin (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá klasifikací EKG naměřeného z izolovaných králičích srdcí v průběhu experimentu s opakovanou ischemií. Klasifikační příznaky byly tvořeny za použitím metod analýzy variability srdečního rytmu. Výsledky byly statisticky vyhodnoceny. Parametry variability srdečního rytmu byly vypočtené pomocí prostředí Kubios HRV, ostatní výpočty se prováděly v MATLABu. Byla vytvořena neuronová síť pro klasifikaci analyzovaných parametrů do specifických skupin.
|
|
|
Analýza variability srdečního rytmu pomocí detrendované analýzy fluktuace
Šikner, Tomáš ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
Analýza variability srdečního rytmu HRV může být použita pro diagnózu srdečních onemocnění. Metody analýzy HRV jsou rozděleny na lineární a nelineární metody. Časová metoda je jedna z nejjednodušších metod a řadí se k lineárním metodám. Detrendovaná analýza fluktuace DFA je nelineární metoda vytvořená relativně nedávno. V této práci bylo provedeno srovnání těchto dvou metod na základě detekování změn v HRV způsobených ischemií.
|
|
|
Analýza variability srdečního rytmu pomocí entropie
Zemánek, Ladislav ; Čmiel, Vratislav (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
Analýza HRV je moderní dostupnou neinvazivní metodou, která se používá k vyšetření autonomního nervového systému. Zároveň je také jedním z důležitých parametrů jeho správné funkce. Variabilitu srdečního rytmu lze analyzovat i pomocí entropie, která popisuje HRV signál jako míru neuspořádanosti jednotlivých RR intervalů a tak může posloužit k diagnostice srdečních chorob.
|
|
|
Software pro ruční rozměření signálů EKG
Jež, Radek ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá hodnocením EKG ve smyslu klasifikace rytmu a analýzy HRV. V teoretické části práce jsou popsány základy fyziologie srdce a jeho obvyklé patologie, základy elektrokardiografie, hodnocení EKG a standardy metod hodnocení HRV. V praktické části jsou popsány algoritmy použité ve vytvořené aplikaci. Jde především o postup hodnocení rytmu, eliminaci ektopických rytmů a chyb rozměření, přípravu dat k vyhodnocení HRV, odstranění trendu z DES a metody hodnocení HRV. Vytvořený program byl testován na záznamech databáze CSE a MIT-BIH. Pro nedostatek vhodných dat a absenci diagnózy testovaných dat nemohly být otestovány všechny klasifikační schopnosti použitých algoritmů. Testovaná část programu se jevila jako spolehlivá a funkční.
|
host ::
RSS.