Original title: Detekce komorových extrasystol v EKG
Translated title: PVC detection in ECG
Authors: Imramovská, Klára ; Hejč, Jakub (referee) ; Ronzhina, Marina (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2021
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Práce se zabývá problematikou automatické detekce komorových extrasystol v EKG záznamech. V jazyce Python byla implementována metoda detekce využívající konvoluční neuronové sítě a LSTM jednotek. Pro detekci byly využity srdeční cykly extrahované z jednoho svodu EKG. Při klasifikaci do dvou tříd (KES a normální rytmus) dosáhlo F1 skóre na testovací množině 96,41 %, u klasifikace do tří tříd (KES, normální rytmus a ostatní arytmie) 81,76 %. V závěru práce je úspěšnost klasifikace zhodnocena a diskutována, dosažené výsledky pro klasifikaci do dvou tříd jsou srovnatelné s výsledky metod z jiných studií. The thesis deals with problems of automatic detection of premature ventricular contractions in ECG records. One detection method which uses a convolutional neural network and LSTM units is implemented in the Python language. Cardiac cycles extracted from one-lead ECG were used for detection. F1 score for binary classification (PVC and normal beat) on the test dataset reached 96,41 % and 81,76 % for three-class classification (PVC, normal beat and other arrhythmias). Lastly, the accuracy of the classification is evaluated and discussed, the achieved results for binary classification are comparable to the results of methods described in different papers.
Keywords: classification; convolutional neural network; electrocardiogram; LSTM unit; premature ventricular contraction; elektrokardiogram; klasifikace; komorová extrasystola; konvoluční neuronová síť; LSTM jednotka

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/11012/197015

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-542589


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses