Hlavní stránka > Výsledky hledání: Shkëmbi, Glejdis
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Machine learning tools for Diagnosis of Heart Arrhythmia
 Shkëmbi, Glejdis ; Vomlelová, Marta (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Název: Nástroje strojového učení pro diagnostiku srdeční arytmie Autor: Glejdis Shkëmbi Katedra / ústav: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D., Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Abstrakt: Elektrokardiogram (EKG) je považován za nejspolehlivější, nejúčinnější a nejnákladnější nástroj používaný ve zdravotnictví k diagnostice srdeční arytmie. Vizuální znázornění EKG signálů manuálně zdravotnickými pracovníky je však složité a časově náročné a může vést k lidským chybám a nepřesnostem při rozpoznávání tepu. V tomto dokumentu jsou porovnávány různé techniky strojového učení pro klasifikaci pěti tříd EKG srdečních tepů pomocí funkcí Discrete Wavelet Transform (DWT). Zejména je zdůrazněna významná úloha statistických prvků koeficientů DWT při rozlišování různými tříd srdečního tepu. Výkonnost modelů byla vyhodnoceny pomocí online databáze arytmií MIT-BIH. Získané výsledky ukazují spolehlivost přístupů založených na strojovém učení pro diagnozy srdeční arytmie z EKG signálů. Klíčová slova: Elektrokardiogram (EKG); Discrete Wavelet Transform (DWT); Support Vector Machine (SVM); Random Forest; Srdeční arytmie.
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English