Original title: Automatická klasifikace spánkových fází z polysomnografických dat
Translated title: Automatic sleep scoring using polysomnographic data
Authors: Kříženecká, Tereza ; Potočňák, Tomáš (referee) ; Ronzhina, Marina (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2017
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato diplomová práce se zabývá automatickou klasifikací polysomnografických záznamů, která je založená na analýze parametrů v časové a frekvenční oblasti. Parametry jsou počítány z 30s úseků EEG, EMG a EOG signálů snímaných v průběhu různých spánkových fází. Pomocí statistické analýzy jsou vybrány parametry, které jsou vhodné pro následnou automatickou klasifikaci spánkových fází. Klasifikace je poté provedena pomocí metody SVM a zhodnocení úspěšnosti klasifikace je provedeno pomocí senzitivity, specificity a procentuální úspěšnosti. Práce byla provedena v programovém prostředí MATLAB. The thesis is focused on automatic classification of polysomnographic signals based on various parameters in time and frequency domain. The parameters are acquired from 30 seconds long segments of EEG, EMG and EOG signals recorded during different sleep stages. The parameters used for automatic classification of sleep stages are selected according to statistical analysis. Classification is performed using the SVM method and evaluation of the success of the classification is done using sensitivity, specificity and percentage success. Classification method was implemented using Matlab.
Keywords: automatic classification; polysomnography; PSG data analysis; sensitivity; Sleep stages; specificity; statistic analysis; SVM; analýza PSG dat; automatická klasifikace; polysomnografie; senzitivita; specificita; Spánkové fáze; statistická analýza; SVM

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/11012/65488

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-573323


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