Original title:
Odhad respirační aktivity z křivky elektrokardiogramu pomocí strojového učení
Translated title:
Estimation of Respiration Activity from ECG Using Mechine Learning
Authors:
Ondrejková, Eliška ; Vítek, Martin (referee) ; Plešinger, Filip (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2022
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Táto bakalárska práca sa zaoberá metódami odhadu dychovej aktivity z EKG. Pre lepšie pochopenie témy je opísaná anatómia a fyziológia dýchacieho a kardiovaskulárneho systému. Okrem toho sú vysvetlené aj viaceré metódy odhadu. V praktickej časti bol použitý verejný dataset EKG signálov odčítaných z polysomnografie. Algoritmus na odhad bol implementovaný v programovacom jazyku Python pomocou knižnice PyTorch. Na záver sa diskutujú výsledky a porovnávajú sa s inými metódami.
This Bachelor thesis deals with methods to estimate respiration activity from ECG. For a better understanding of a subject, the anatomy and physiology of the respiratory and cardiovascular systems are described. Furthermore, several estimation methods are explained as well. A public dataset of ECG signals read from polysomnography was used in the practical part. An algorithm for estimation was implemented in the programming language Python using the PyTorch library. Finally, results are discussed and compared to other methods.
Keywords:
binary respiration curve; electrocardiogram; envelope; estimation; machine learning; neural network; respiration activity; respiratory waveform; binárna respiračná krivka; dychová aktivita; EKG; neurónová sieť; obálka EKG; odhad; respiračná krivka; strojové učenie
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/11012/205746