Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 34 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Analýza vlivu implantace CRT na variabilitu srdečního rytmu
Sakmárová, Klára ; Smíšek, Radovan (oponent) ; Pospíšil,, David (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá nefarmakologickou liečbou srdcového zlyhávania, srdcovou resynchronizačnou terapiou. V práci je zahrnutá literárna rešerš zo spomenutej oblasti, sústreďuje sa hlavne na srdcovú resynchronizačnú terapiu, kardiovaskulárny systém, vznik a šírenie akčného potenciálu, srdcové zlyhávanie a na matematické spracovanie EKG signálov. Praktická časť sa venuje analýze vybratých parametrov u pre- a postimplantačných EKG záznamov. V prostredí Matlab je zhotovené programové riešenie vybratých postupov na detekciu QRS komplexov a rozmeranie EKG záznamov. Ďalej je uskutočnená analýza variability srdcovému rytmu.
Detekce paroxysmální fibrilace a flutteru síní
Krmela, Jan ; Němcová, Andrea (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou fibrilace a flutteru síní, patofyziologií těchto arytmií a jejich automatickou detekcí. Obsahuje teoretický úvod, potřebný k pochopení bazální anatomie srdce, jeho činnosti, vzniku a popisu elektrokardiogramu a kapitolu o srdečních arytmiích. Dále obsahuje rešerši o automatické detekci fibrilace síní. V práci je také popsána databáze, se kterou se pracuje v praktické části. Samotná realizace klasifikace srdečního rytmu a automatické detekce začátků a konců paroxysmálních epizod je provedena v prostředí MATLAB, navrhnutý algoritmus je otestovaný na popisovaných databázích a jsou vyhodnoceny jeho výsledky.
Stanovení kvality a odhad tepové frekvence ze signálu PPG nasnímaného chytrým telefonem z ucha
Ježek, David ; Smíšek, Radovan (oponent) ; Němcová, Andrea (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá zpracováním a snímáním fotopletysmografických signálů (PPG), stanovením kvality PPG, odhadem tepové frekvence a možností snímat biosignály pomocí chytrého telefonu. Cílem práce je nasnímat signály PPG z ucha pomocí chytrého telefonu. Poté navrhnout algoritmus pro hodnocení kvality PPG signálů a algoritmus pro určení tepové frekvence.
Detekce začátku a konce komplexu QRS s využitím hlubokého učení
Malina, Ondřej ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou automatického měření doby trvání QRS komplexů v EKG signálech. Zvláštní důraz je zde pak kladen na možnosti automatické detekce komplexů QRS při současném buzení srdeční tkáně kardiostimulátorem. Obsah této práce je řazen do čtyř logických celků, kdy se v první části věnuje srdci jako orgánu. Popisuje vznik a šíření vzruchu v srdci, jeho možné patologie a jejich projevy v EKG záznamu, dále se zde věnuje kardiostimulaci a měření EKG záznamu při současné kardiostimulaci. Druhá část práce obsahuje stručný úvod do tématu strojového a hlubokého učení. Třetí část práce obsahuje rešerše aktuálních přístupů využívající k řešení detekce QRSd metody založené na hlubokém učení. Čtvrtá část se pak zabývá návrhem a implementací vlastního modelu hlubokého učení, schopného detekovat začátky a konce QRS komplexů z EKG záznamů. Je zde popsáno předzpracovaní dat realizované v programovacím prostředí MATLAB. Samotná implementace modelu byla uskutečněna v programovacím jazyce Python za využití modulů PyTorch a NumPy.
Filtrace svalového rušení v EKG signálech
Fedorov, Vasilii ; Smíšek, Radovan (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
Táto práce byla věnována problematice odstraňování svalového rušení v EKG signálech. Skládá se z teoretické a praktické části. V teoretické částí jsme zaprvé zdůraznili aktualitu snímání a filtraci EKG signálů. Pak jsme se seznámili se vznikem EKG, jeho vlastnostmi, a typy rušení, běžně se v něm vyskytujících. Dále byly prodiskutovány známé metody filtrace EMG rušení pomoci lineárních a nelineárních technik. Po seznámení s vlnkovou transformaci a možnostmi její využití byla realizována praktická část v prostředí MATLAB 2020b®. Byl navržen wienerovský vlnkový filtr, který byl doplněn o práh adaptivní funkci. Parametry modelu byly zoptimalizovány metodou řešení hrubou sílou v zredukovaném rozsahu. Vyhodnocení filtru proběhlo na CSE databázi, kde výsledky byli porovnány s autory jiných metod. Filtr v důsledků vykazuje dobré filtrační schopnosti a stabilitu.
Klasifikace denních aktivit
Müller, Jakub ; Smital, Lukáš (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá klasifikací denních aktivit z akcelerometrických dat. V teoretické části práce jsou obecně shrnuty denní aktivity a přínosy jejich monitorování. Dále navazuje kapitola o akcelerometrech a principech jejich fungování. V závěru teoretické části jsou popsány základy umělých neuronových sítí a SVM. Praktická část spočívala ve výběru veřejně dostupné databáze s akcelerometrickými daty denní aktivity a v naměření akcelerometrických vlastních dat. Dále v návrhu a optimalizaci algoritmu ke zpracování dat, provedení klasifikace využitím zvolených modelů a vyhodnocení výsledků úspěšnosti.
Detekce začátku a konce komplexu QRS s využitím hlubokého učení
Malina, Ondřej ; Hejč, Jakub (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou automatického měření doby trvání QRS komplexů v EKG signálech. Zvláštní důraz je zde pak kladen na možnosti automatické detekce komplexů QRS při současném buzení srdeční tkáně kardiostimulátorem. Obsah této práce je řazen do čtyř logických celků, kdy se v první části věnuje srdci jako orgánu. Popisuje vznik a šíření vzruchu v srdci, jeho možné patologie a jejich projevy v EKG záznamu, dále se zde věnuje kardiostimulaci a měření EKG záznamu při současné kardiostimulaci. Druhá část práce obsahuje stručný úvod do tématu strojového a hlubokého učení. Třetí část práce obsahuje rešerše aktuálních přístupů využívající k řešení detekce QRSd metody založené na hlubokém učení. Čtvrtá část se pak zabývá návrhem a implementací vlastního modelu hlubokého učení, schopného detekovat začátky a konce QRS komplexů z EKG záznamů. Je zde popsáno předzpracovaní dat realizované v programovacím prostředí MATLAB. Samotná implementace modelu byla uskutečněna v programovacím jazyce Python za využití modulů PyTorch a NumPy.
Identifikace abnormálních EKG segmentů pomocí metody Multiple-Instance Learning
Šťávová, Karolína ; Smíšek, Radovan (oponent) ; Hejč, Jakub (vedoucí práce)
Srdeční arytmie jsou velmi častým srdečním onemocněním, jejichž výskyt v populaci se zvyšuje. Tato práce se zabývá automatickou detekcí komorových extrasystol ze záznamů 12svodového EKG, k čemuž využívá hlubokého učení. Prostřednictvím techniky založené na přístupu Multiple-Instance Learning je dále provedena lokalizace těchto arytmií (klíčových instancí) v záznamu. V teoretické části práce je popsána základní elektrofyziologie srdce a princip fungování hlubokého učení zejména se zaměřením na konvoluční neuronové sítě. V rámci programového řešení v jazyce Python byl využit model postavený na architektuře InceptionTime, pomocí něhož byla provedena klasifikace signálů do vybraných tříd. Pro zjištění lokalit klíčových instancí v EKG byla implementována metoda Grad-CAM. Hodnocení kvality detekce arytmií proběhlo prostřednictvím výpočtu F1 skóre a výsledky byly na konci práce diskutovány.
Model fibrilace síní
Ředina, Richard ; Smíšek, Radovan (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce je vytvořit 3D elektroanatomický model srdečních síní schopný simulovat fibrilaci síní. Pro řízení modelu byly vybrány diferenciální rovnice FitzHugova-Nagumova modelu, které popisují změnu napětí na buněčné membráně. Rovnice mají zavedené parametry, jejichž úprava vede ke změnám chování modelu. Simulace byly prováděny v prostředí COMSOL Multiphysics. V prvním kroku byly simulace prováděny na 2D modelech. Byly vytvořeny simulace zdravého srdce, flutteru síní a síňové fibrilace. Nabyté poznatky posloužily jako základ pro vytvoření 3D modelu na němž byla simulována fibrilace síní na podkladě ektopické aktivity a reentry mechanismu. Bylo dosaženo přesvědčivých výsledků v souladu s použitou literaturou. Výhodami výpočetního modelování je jeho dostupnost, nulová etická zátěž a možnost simulovat i vzácnější arytmie. Nevýhodou zvoleného postupu je nutnost volby mezi přesností a výpočetní náročností simulací.
Automatic detection of heart pathologies using high-frequency components of QRS complex
Daňová, Ľudmila ; Němcová, Andrea (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
The aim of this thesis is to analyse high-frequency ECG to detect some heart diseases. This is performed with averaging of selected QRS complexes for each lead of the signal; these are then filtered in range 500-1 000 Hz. After that the envelope of the signal is done and here the peaks are detected. Based on mutual positions of this peaks, it is possible to detect what kind od signal we treat.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 34 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Viz též: podobná jména autorů
1 SMÍŠEK, Rostislav
1 Smíšek, R.
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.