Original title:
Automatická detekce K-komplexů ve spánkových signálech EEG
Translated title:
Automatic detection of K-complexes in sleep EEG signals
Authors:
Pecníková, Michaela ; Ronzhina, Marina (referee) ; Kozumplík, Jiří (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2016
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato práce se zabývá problémem detekce K-komplexů ve spánkovém EEG. Studium spánku je velmi důležité pro diagnostiku mozkových poruch a pro analýzu mozkových aktivit. Vzhledem k tomu, že K-komplex může mít širokou škálu tvarů, je velmi obtížné detekovat K-komplexy ručně. V této práci prezentuji automatickou metodu detekce K-komplexů založenou na vlnkové transformaci, TKEO a dále metodu klasifikace za pomoci dopředné neuronové sítě. Výkon detekce dosáhl hodnot v rozmezí 52,9 až 83,6 %.
This paper addresses the problem of detecting K-complexes in sleep EEG. The study of sleep has become very essential to diagnose the brain disorders and analysis of brain activities. Since Kcomplex can have a wide variety of shapes it is very difficult to detect the K-complexes manually. In this paper, I present an automatic method for K-complexes detection based wavelet transform,TKEO and method for classification using feedforward multilayer neural network designed in Matlab. Detection performance reached the value approx. from 52,9 to 83,6 %.
Keywords:
artificial neural network; Electroencephalography(EEG); Kcomplex; MATLAB; Polysomnography(PSG); sleeping graphoelements; TKEO; wavelet transform; Elektroencefalografie(EEG); Kkomplex; MATLAB; Polysomnografie(PSG); spánkové grafoelementy; TKEO; umělá neuronová síť; vlnková transformace
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/11012/59865