Název:
Automatická detekce ischemie v EKG pomocí umělé neuronové sítě
Překlad názvu:
Automatic detection of ischemia in ECG using artificial neural network
Autoři:
Noremberczyk, Adam ; Smital, Lukáš (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2014
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato práce se zabývá využitím umělých neuronových sítí (UNS), jako elektrokardiografických (EKG) klasifikátorů ischemické choroby srdeční (ICHS) a infarktu myokardu (IM) v EKG signálu. První část této práce je zaměřena na teoretické znalosti a popisuje problematiku patologických změn na EKG, metody pro automatickou detekci ICHS a IM, a problematiku perceptronu a UNS. Druhá část se zabývá využitím knihovny Neural Network Toolbox programu MATLAB® verze R2010a. V uživatelském rozhraní pro vývoj grafického prostředí (Guide) je vytvořen program, který slouží k porovnání úspěšnosti automatické detekce ischemie v EKG pomocí UNS. Umožňuje uživateli nastavit různé parametry UNS a zobrazit EKG křivky.
This thesis discusses the utilization of the artificial neural networks (ANN) as electrocardiography (ECG) classifiers of coronary artery disease (CAD) and myocardial infarction (MI) in ECG signal. The first part of this thesis is orientated towards the theoretical knowledge and describes the issue of ECG pathological changes, methods for automatic detection of CAD and MI and the issue of the perceptron and ANN. The second deals with use of Neural Network Toolbox MATLAB® version R2010a. In graphical user interface development environment (Guide) is created application that is used to compare the success of automatic detection of ischemia in ECG using ANN. It allows the user to set various parameter settings UNS and display ECG waveforms.
Klíčová slova:
aktivační funkce; detektor; dopředná síť; EKG; elektrokardiogram; gradient; Guide; IM; infarkt myokardu; ISCH; ischemická choroba srdeční; klasifikace; Matlab; metoda zpětného šíření; moment; Neural Network Toolbox; neuron.; perceptron; přenosová funkce; Umělá neuronová síť; UNS; změny na EKG; ANN; Artificial neural network; backpropagation method; CAD; classification; coronary artery disease; detector; ECG; ECG changes; electrocardiogram; feed-forward network; gradient; Guide; Matlab; MI; moment; myocardial infarction; Neural Network Toolbox; neuron.; perceptron; transfer function
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/33268