Original title:
Interpretace učebního procesu klasifikátoru fibrilace síně
Translated title:
Interpreting the learning process of an atrial fibrillation classifier
Authors:
Lichtblauová, Anna ; Ředina, Richard (referee) ; Novotná, Petra (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 klasifikací EKG záznamů pomocí konvoluční neuronové sítě. Byly vytvořeny dva modely - jeden pro klasifikaci sinusového rytmu, fibrilace síně a ostatních patologií a druhý pro klasifikaci sinusového rytmu, fibrilace síně v celém záznamu, fibrilace síně v části záznamu a ostatní patologie. Obě neuronové sítě byly implementovány v jazyce Python.
This bachelor’s thesis examines ECG classification using convolutional neural networks. Two models were created -the first one for classification of sinus rythm, atrial fibrillation and other pathologies and the second one for classification of sinus rythm, atrial fibrillation in the whole record, atrial fibrillation in part of the record and other pathologies. Both neural networks were implemented in Python programming language.
Keywords:
atrial fibrillation; automatic detection; convolutional neural network; ECG; machine learning; Python; automatická detekce; EKG; fibrilace síně; konvoluční neuronová síť; Python; strojové učení
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/11012/213842