Original title:
Klasifikace srdečních cyklů z více svodového EKG pomocí metody hlavních komponent
Translated title:
Classification of heart beats from multilead ECG using principal component analysis
Authors:
Vlček, Milan ; Vítek, Martin (referee) ; Ronzhina, Marina (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2013
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Cílem této diplomové práce je seznámit se s metodou hlavních komponent. Dále se zaměřit na její využití při zpracování srdečních cyklů. Tato metoda umožňuje zredukovat množství dat beze ztráty užitečných informaci, což je důvodem proč se v posledních letech často používá pro zpracování dat a pro jejich následnou klasifikaci, kterou se tato práce také zabývá. Data byla získána ústavem biomedicínského inženýrství na FEKT VUT v Brně. Jejich následná analýza byla provedena v programu Matlab.
The resume of this master´s thesis is to introduce reader into principal component analysis (PCA), namely, the use of PCA for analysis of ECG. This method allows to reduce quantity of the data without loss of useful information. That is why PCA is widespread for preprocessing of the data for further classification, which this thesis also deals. Data available at the Department of Biomedical Engineering at the University of Technology in Brno were used in this work. All the methods were realized using Matlab.
Keywords:
artificial neural networks; ECG processing; Electrocardiogram; heart beat; principal component analysis; analýza hlavních komponent; Elektrokardiogram; srdeční cyklus; umělé neuronové sítě; zpracování EKG
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/25935