Original title:
Detekce K-komplexů ze spánkových záznamů EEG
Translated title:
K-complex detection in sleep EEG
Authors:
Bjelová, Martina ; Mézl, Martin (referee) ; Králík, Martin (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2019
Language:
slo Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[slo][eng]
Táto práca sa zaoberá detekciou K-komplexov v spánkových EEG záznamoch. Polysomnografa je metóda, ktorá je využívaná pre diagnostiku a následnú liečbu mnohých porúch spánku. Pre určenie spánkových štádií je podstatné poznať grafoelementy, ktoré sa v nich vyskytujú. K-komplex je dôležitým ukazovateľom druhého štádia spánku a preto je podstatné vedieť tento vzor detegovať. V práci sa zameriavame na návrh a realizáciu viacerých algoritmov pre detekciu týchto vzorov s rozmanitými vlastnosťami. Spomedzi navrhnutých metód bola najlepšie vyhodnotená metóda s využitím vlnkovej transformácie. Výkon tejto detekcie dosiahol priemernú senzitivitu 63,83 % a priemernú pozitívnu prediktívnu hodnotu 44,07 %.
This paper addresses detecting of K-complexes in sleeping EEG records. Polysomnography is the method, which is used for diagnostic and following therapy of many sleep disorders. For identifnging of sleep stages it is fundamental to know graphoelements, in which they are situate. K-complex is important indicator of second sleep stange and hence is essencial to know to detect this pattern. In this paper we focus on design and implementation of more algorithms for detection of these patterns with various characteristics. Among the proposed methods, the wavelet transform method was best evaluated. Performance of this detection reached values the average senzitivity 63,83 % and average positive predictive value 44,07 %.
Keywords:
Electroencephalography (EEG); fuzzy values; K-complex; MATLAB; polysomnography (PSG); sleeping stages; TKEO; wavelet transformation
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/11012/173617