|
|
Detekce arytmií v EKG
Pchálková, Aneta ; Filipenská, Marina (oponent) ; Novotná, Petra (vedoucí práce)
Tato práce popisuje princip EKG, fyziologii arytmií, jejich vznik a projevy v EKG se zaměřením na komorové extrasystoly a blokády Tawarových ramének. Zabývá se současnými metodami detekce těchto arytmií a získáním příznaků potřebných pro jejich realizaci. Dále je popsána práce s daty včetně jejich předzpracování, které je provedeno také prakticky. Klasifikace komorových extrasystol a blokád Tawarových ramének je realizována pomocí modelů k-nejbližších sousedů.
|
|
|
Interpretace učebního procesu klasifikátoru fibrilace síně
Lichtblauová, Anna ; Ředina, Richard (oponent) ; Novotná, Petra (vedoucí práce)
V rámci teoretické části bakalářské práce byla nastudována problematika detekce fibrilace síní (FS) a práce s konvolučními neuronovými sítěmi (CNN). Následně byly v praktické části vytvořeny dva klasifikátory. První byl určen pro klasifikaci sinusového rytmu, fibrilace síní a ostatních patologií, druhý dále rozlišoval kategorii "fibrilace síní" podle skutečnosti, zda se nacházela v celém záznamu nebo jen v jeho části. Výsledná přesnost byla 82.12~\% v případě prvního, resp. 85.14 \% v případě druhého klasifikátoru.
|
|
|
Pokročilé skórování spánkových dat
Jagošová, Petra ; Novotná, Petra (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá pokročilým skórováním spánkových dat, které bylo provedeno pomocí hluboké neuronové sítě. Ke skórování jsou využívána data tepové frekvence a informace o pohybu naměřené pomocí chytrých hodinek Apple Watch. Po vhodném předzpracování sloužila tato data jako vstupní parametry do navržených sítí. Cílem LSTM sítě bylo provést klasifikaci dat buď do dvou skupin na spánek a bdění nebo do tří skupin na bdění, Non-REM a REM. Nejlepších výsledků dosáhla síť provádějící klasifikaci spánek vs. bdění s využitím akcelerometru. Statistické vyhodnocení této nejlepší sítě dosáhlo hodnoty senzitivity 71,06 %, specificity 57,05 %, celkové úspěšnosti (accuracy) 70,01 % a F1 skóre 81,42 %.
|
|
|
Detekce obtížně diferencovatelných skupin srdečních arytmií
Kantor, Marek ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Novotná, Petra (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou detekčních metod fibrilace síní, flutteru síní a sinusového rytmu ze záznamu EKG. Práce rovněž pojednává o těchto arytmiích a klasifikačních algoritmech vhodných pro tuto problematiku. V rámci této práce je vytvořeno několik přístupů klasifikace. Pro extrakci příznaků je využita konvoluční neuronová síť a klasifikace je realizovaná prostřednictvím umělé neuronové sítě. Vybrána metoda 1D CNN pro tyto těžko diferencovatelné srdeční arytmie dosahuje průměrné přesnosti klasifikace F1 - skóre = 91 %. Vybrána CNN optimalizovaná pomocí GA je rychlá mělká síť s lepší přesností než hluboká síť. Vytvořené modely jsou použity i pro klasifikaci jiných typů arytmií.
|
|
|
Bytový dům
Novotná, Petra ; Komínková, Kateřina (oponent) ; Čupr, Karel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce řeší novostavbu bytového domu v Kuřimi. Jedná se o objekt se třemi nadzemními podlažími a suterénem. Obvodový plášť z Porotherm 300mm a je zateplen kontaktním zateplením. Střechy jsou ploché. Okna jsou plastová. V suterénu jsou garáže, sklepy, technická místnost a kočárkárna. V ostatních patrech jsou byty.
|
|
|
Lokalizace srdečních arytmií v EKG s využitím hlubokého učení
Khaliullina, Sabina ; Novotná, Petra (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Diplomová práce se věnuje klasifikaci a lokalizaci atriální fibrilace síní. V jazyce Python byla implementována metoda detekce využívající konvoluční neuronové sítě s multi-instančním učením (MIL) a metoda detekce lokálních maxim pro nález lokalizace. Byly vvužity segmnety ze dvou svodů EKG. Při binární klasifikaci za použitím první podmnožiny a následného post zpracování dosáhlo F1 skóre 100\%, při klasifikaci za použitím druhé podmnožiny - 92\%. V diskusi a závěru práce byla zhodnocena úspěšnost klasifikace a lokalizace, dosažené výsledky byly diskutovány a porovnány s výsledky jiných autorů.
|
|
| |
|
|
Korozní a chemická odolnost konverzních povlaků
Palková, Michaela ; Ing. Eva Novotná, Ph.D., Paed IGIP (oponent) ; Tulka, Jaromír (vedoucí práce)
Tato diplomová práce byla zaměřená na studium chemické a korozní odolnosti vybraných konverzních povlaků. V teoretické části byl proveden rozbor problematiky koroze a možností protikorozních ochran se zaměřením na konverzní povlaky zhotovené na povrchu oceli a hliníku. V experimentální části bylo provedeno testování jejich korozní a chemické odolnosti a to jednak bez další povrchové úpravy, a jednak v kombinaci s povlakem zhotoveným pomocí syntetické nátěrové hmoty a práškové nátěrové hmoty na bázi polyesteru.
|
|
|
Segmentace intrakardiálních záznamů
Řehoř, Jan ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Novotná, Petra (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá segmentací intrakardiálních záznamů EKG a je rozdělena do několika částí. První část je spjata s teoretickým seznámením problematiky, tedy například jak funguje srdce, co je intrakardiální EKG a konvoluční neuronová síť. Další části práce jsou již tvořeny praktickou částí, tedy, anotací signálu a návrhu modelu automaticky segmentující intrakaridální záznam. Po praktickou částí pokračuje zhodnocení výstupů z řešení, porovnání s řešením třetí strany a se zahraničními studiemi věnující se podobnému tématu. Poslední část práce tvoří diskuze a závěr, kde jsou shrnuty výsledky práce.
|
|
|
Detekce síňových extrasystol v EKG
Mistrová, Jana ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Novotná, Petra (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou detekce síňových extrasystol z EKG signálu. V první části práce je popsán elektrokardiogram, převodní systém srdeční a extrasystoly. Extrasystoly jsou předčasné srdeční stahy, které vznikají v ektopických ložiskách. Další části jsou věnovány předzpracování EKG signálu, výběru příznaků, jejich redukci a klasifikačním metodám. V poslední části je realizovaná metoda detekce a výsledky klasifikace.
|
host ::
RSS.