Original title: Segmentace skrytých P vln pomocí metod hlubokého učení
Translated title: Segmentation of Hidden P Waves Using Deep Learning Methods
Authors: Boudová, Markéta ; Ronzhina, Marina (referee) ; Hejč, Jakub (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2021
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Cílem této diplomové práce je detekce P vlny v EKG záznamech. Úvod teoretické části se zabývá fyziologií srdce. V druhé části jsou vysvětleny základní principy hlubokého učení. V praktické části je v programovacím jazyce Python provedeno předzpracování EKG záznamů a naimplementována neuronová síť U-Net. Následně je provedena optimalizace architektury za účelem snížení komplexity modelu. V závěru práce je vyhodnocena úspěšnost sítě při segmentaci P vln. The aim of this thesis is segmentation of P waves in ECG signals. The theoretical part of the thesis describes the physiology of the heart and the basics of deep learning methods. Preprocessing of the signals is performed and neural network U-Net is implemented in the Python software environment in the practical part. Afterwards, optimization of network architecture is performed in order to reduce model complexity. Lastly the success rate of the model is evaluated.
Keywords: deep learning; ECG signal; P wave; U-Net; EKG signál; hluboké učení; P vlna; U-Net

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/11012/197109

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-604745


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