|
|
Detektor srdečních ozev
Hlaváčová, Kristýna ; Králík, Martin (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí srdečních ozev v signálu.V první polovině je objasněna anatomie, fyziologie kardiovaskulárního systému a srdečních ozev. Dále jsou popsány přístroje pro vyhodnocení fonokardiografických signálů a jejich analýza. Ve druhé polovině je charakterizován algoritmus pro detekci první a druhé srdeční ozvy, jež byl vytvořen v prostředí MATLAB R2014a. V závěru je uvedeno shrnutí realizovaného programu a statistické zhodnocení metody.
|
|
|
Výzkum řečových příznaků hodnotících diadochokinetické (DDK) úlohy
Kukučka, Peter ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
V rámci diplomovej práce boli naštudované metódy spracovania reči za účelom výpočtu parametrov hodnotiacich reč pacientov s Parkinsonovým ochorením. Hlavné zameranie práce je hodnotenie diadochokinetických (DDK) úloh. Bol navrhnutý algoritmus pre extrakciu parametrov, ktorý prebieha v niekoľkých fázach. Zo vstupného rečového signálu je odstránená jednosmerná zložka, následne je aplikovaný filter typu preemfáza. Vypočítaná je obálka signálu, pomocou ktorej sú detekované maximá reprezentujúce slabiky. Z detekovaných maxím sú vypočítané parametre a štatistické výsledky Mann-Whitneyho U testu. Navrhnutý algoritmus je implementovaný v prostredí Matlab.
|
|
|
Metody detekce spánkových vřeten ze záznamů EEG
Matoušek, Šimon ; Mézl, Martin (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na detekci spánkových vřeten v signálech EEG. V úvodní kapitole se zabývá signálem EEG, popisuje jeho jednotlivé součásti a přibližuje proces zaznamenávání signálu. Vysvětluje pojem spánkové vřeteno a objasňuje polysomnografii. V následující kapitole jsou formou rešerše shrnuty některé poznatky týkající se studií, jež zkoumaly a prakticky využívaly jednotlivé metody detekce spánkových vřeten. Kapitola praktické části práce je zaměřena na realizaci detektorů spánkových vřeten. Jsou aplikovány 3 různé varianty detekce, první detektor je založen na výpočtu hodnoty Teager - Kaiserova operátoru, druhý detektor užívá vlnkovou transformaci, třetí detektor je založen na principu nalezení obálky signálu. V závěru práce je porovnána úspěšnost těchto detektorů ve srovnání s jinými, dříve prováděnými studiemi. Nejvyšší úspěšnosti bylo dosaženo u detektoru založeném na výpočtu obálky signálu, kde senzitivita dosahovala 56,00 % a specificita 55,19 % a také u detektoru využívajícím vlnkové transformace, kde senzitivita činila 81,22 % a specificita 46,15 %.
|
|
|
Detekce komplexů QRS v dlouhých elektrogramech
Novotná, Petra ; Hejč, Jakub (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí QRS komplexů v dlouhých elektrogramech získa- ných snímáním EKG signálů z izolovaných králičích srdcí. První část se zabývá obecnými principy detekce, z nichž některé jsou popsány podrobněji ve čtvrté kapitole. Praktická část obsahuje představení zpracovávaných dat, konkrétní popis algoritmů použitých při řešení zadaného problému a jejich realizace v programovacím prostředí MATLAB.
|
|
|
Metody detekce spánkových vřeten ze záznamů EEG
Matoušek, Šimon ; Mézl, Martin (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na detekci spánkových vřeten v signálech EEG. V úvodní kapitole se zabývá signálem EEG, popisuje jeho jednotlivé součásti a přibližuje proces zaznamenávání signálu. Vysvětluje pojem spánkové vřeteno a objasňuje polysomnografii. V následující kapitole jsou formou rešerše shrnuty některé poznatky týkající se studií, jež zkoumaly a prakticky využívaly jednotlivé metody detekce spánkových vřeten. Kapitola praktické části práce je zaměřena na realizaci detektorů spánkových vřeten. Jsou aplikovány 3 různé varianty detekce, první detektor je založen na výpočtu hodnoty Teager - Kaiserova operátoru, druhý detektor užívá vlnkovou transformaci, třetí detektor je založen na principu nalezení obálky signálu. V závěru práce je porovnána úspěšnost těchto detektorů ve srovnání s jinými, dříve prováděnými studiemi. Nejvyšší úspěšnosti bylo dosaženo u detektoru založeném na výpočtu obálky signálu, kde senzitivita dosahovala 56,00 % a specificita 55,19 % a také u detektoru využívajícím vlnkové transformace, kde senzitivita činila 81,22 % a specificita 46,15 %.
|
|
|
Detektor srdečních ozev
Hlaváčová, Kristýna ; Králík, Martin (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí srdečních ozev v signálu.V první polovině je objasněna anatomie, fyziologie kardiovaskulárního systému a srdečních ozev. Dále jsou popsány přístroje pro vyhodnocení fonokardiografických signálů a jejich analýza. Ve druhé polovině je charakterizován algoritmus pro detekci první a druhé srdeční ozvy, jež byl vytvořen v prostředí MATLAB R2014a. V závěru je uvedeno shrnutí realizovaného programu a statistické zhodnocení metody.
|
|
|
Detekce komplexů QRS v dlouhých elektrogramech
Novotná, Petra ; Hejč, Jakub (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí QRS komplexů v dlouhých elektrogramech získa- ných snímáním EKG signálů z izolovaných králičích srdcí. První část se zabývá obecnými principy detekce, z nichž některé jsou popsány podrobněji ve čtvrté kapitole. Praktická část obsahuje představení zpracovávaných dat, konkrétní popis algoritmů použitých při řešení zadaného problému a jejich realizace v programovacím prostředí MATLAB.
|
|
|
Výzkum řečových příznaků hodnotících diadochokinetické (DDK) úlohy
Kukučka, Peter ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
V rámci diplomovej práce boli naštudované metódy spracovania reči za účelom výpočtu parametrov hodnotiacich reč pacientov s Parkinsonovým ochorením. Hlavné zameranie práce je hodnotenie diadochokinetických (DDK) úloh. Bol navrhnutý algoritmus pre extrakciu parametrov, ktorý prebieha v niekoľkých fázach. Zo vstupného rečového signálu je odstránená jednosmerná zložka, následne je aplikovaný filter typu preemfáza. Vypočítaná je obálka signálu, pomocou ktorej sú detekované maximá reprezentujúce slabiky. Z detekovaných maxím sú vypočítané parametre a štatistické výsledky Mann-Whitneyho U testu. Navrhnutý algoritmus je implementovaný v prostredí Matlab.
|
host ::
RSS.