Original title:
Automatická detekce -vlny ve 12svodovém EKG
Translated title:
Automatic -wave detection in 12-lead ECG
Authors:
Khunová, Martina ; Filipenská, Marina (referee) ; Ředina, Richard (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2023
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato bakalářská práce se zabývá automatickou detekcí delta vlny z 12svodového EKG v programu Matlab. V teoretické části je stručně popsána anatomie a fyziologie srdce, dále je čtenáři představen Wolf-Parkinson-Whiteův syndrom a přes projevy delta vlny na elektrokardiogramu se dostáváme k popisu lineárních filtrů a metodě detekce QRS komplexů založené na obálce filtrovaného signálu. V prvním kroku praktické části je zkonstruován detektor QRS komplexů, na nějž navazuje detektor delta vln. Detekce delta vlny probíhá na základě změření doby trvání peaku a jeho následná derivace. Detektor byl otestován na databázi, jejíž data byla nasnímána u dětských pacientů.
This bachelor thesis deals with the automatic detection of delta waves from the 12-lead ECG in Matlab. In the theoretical part, the anatomy and physiology of the heart is briefly described, the reader gets familiar with Wolff-Parkinson-White syndrome, and through the manifestations of delta waves on the electrocardiogram we come to the description of linear filters and detection of the QRS complex based on the envelope. In the first part of practical part, a QRS complex detector is constructed, which is followed by a delta wave detector. The detection of the delta wave is based on the measurement of the duration of the peak and its derivation. The detector was tested on a database which data comes from pediatric patients.
Keywords:
arrhythmia detection; cardiac arrhythmia; delta wave; ECG; Wolff-Parkinson-White syndrome; delta vlna; detekce arytmií; EKG; srdeční arytmie; Wolff-Parkinson-Whiteův syndrom
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/11012/210835