|
|
Use of Physiological Data to Analyze and Improve the User Experience
Štefeková, Nina ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Materna, Zdeněk (vedoucí práce)
This thesis is concerned with the research of the physiological symptoms of stress, the design and execution of an experiment that can induce short-term stress. Subsequently, the goal was to create a dataset from the experimentally obtained data and use it to train a machine learning model. Stress detection by such a model can be used to analyze the user experience. The proposed experiment uses a combination of stimuli, consisting of a relaxation part, a Stroop test and a web game that deliberately uses an unfriendly user interface. During it, data was recorded using an Empatica E4 device and then processed by an implemented application into the final dataset. A machine learning model that can detect short-term stress was then trained and evaluated. The KNN algorithm model evaluated by cross-validation achieves an accuracy of 84\% when the subject of the is known prior to the model. For an unknown subject, it is on average 78\%. The thesis provides this model and the resulting dataset, for further use. These results show that short-term stress detection is more challenging without prior knowledge of the subject.
|
|
|
Application for HRV analysis
Podbrežný, Viliam ; Šíma, Jan (oponent) ; Němcová, Andrea (vedoucí práce)
This bachelor’s thesis deals with the investigation of heart rate variability (HRV). It describes in detail the physiological principles of HRV, its clinical significance and methods of its analysis. It deals with Poincaré’s map in more detail. The work also includes the implementation of an algorithm for rendering a real-time Poincere map with a resolution of the age of points. The algorithm is then part of the application, enabling a complex analysis of the HRV signal, obtained either from the chest belt or by various methods of offline acquisition.
|
|
| |
|
|
Předzpracování tachogramu R-R intervalů
Had, Filip ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Kubičková, Alena (vedoucí práce)
Variabilita srdečního rytmu (HRV) je parametr, sledující proměnlivost časových intervalů mezi jednotlivými srdečními systolami. Signál HRV obsahuje artefakty a trendy, které je nutno před zpracováním odstranit. Tato bakalářská práce obsahuje stručné informace o zpracování signálu HRV a EKG, dále se věnuje popisu nejčastěji využívaných metod, pro předzpracování signálu variability srdečního rytmu. Práce obsahuje krátké zhodnocení jednotlivých metod. Dále jsou realizovány a popsány víceré uvedené algoritmy pro předzpracování signálu HRV. Poslední částí je testování naprogramovaných algoritmů na generovaných datech, jejich zhodnocení a následná ukázka na datech reálných.
|
|
|
Použití analýzy HRV pro automatickou detekci ischemie u izolovaného zvířecího srdce
Vykoupil, Pavel ; Vítek, Martin (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou HRV, vytvořením úseků pro tuto analýzu, výpočtem parametrů HRV a jejich následnou klasifikací pro automatickou detekci ischemie. První část práce je věnována teoretickému popisu anatomie srdce, EKG záznamu, jeho zpracování a metodám HRV analýzy. Další část práce nastiňuje princip vytvoření úseků potřebných k výpočtu HRV parametrů. Poslední část práce představuje klasifikaci těchto parametrů pomocí vícevrstvých neuronových sítí a nalezení nejlepšího možného nastavení na základě nejmenší dosažené chyby klasifikace společně s nejkratší výpočetní dobou. Výpočet parametru HRV a samotná klasifikace srdečního rytmu byly realizované pomocí prostředí Matlab.
|
|
|
Využití prostředí LabView pro analýzu biosignálů
Kutílek, Miloš ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou biosignálů v prostředí LabView. Především se zaměřuje na analýzu EKG signálů. V této práci je popsána teorie elektrokardiogramu a je vytvořeno několik programů, které se zabývají různými přístupy k digitální filtraci EKG signálů. Dále jsou vytvořeny programy pro různé detekování R vlny a jednoduchý kardiologický monitor.
|
|
| |
|
|
Software pro ruční rozměření signálů EKG
Jež, Radek ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá hodnocením EKG ve smyslu klasifikace rytmu a analýzy HRV. V teoretické části práce jsou popsány základy fyziologie srdce a jeho obvyklé patologie, základy elektrokardiografie, hodnocení EKG a standardy metod hodnocení HRV. V praktické části jsou popsány algoritmy použité ve vytvořené aplikaci. Jde především o postup hodnocení rytmu, eliminaci ektopických rytmů a chyb rozměření, přípravu dat k vyhodnocení HRV, odstranění trendu z DES a metody hodnocení HRV. Vytvořený program byl testován na záznamech databáze CSE a MIT-BIH. Pro nedostatek vhodných dat a absenci diagnózy testovaných dat nemohly být otestovány všechny klasifikační schopnosti použitých algoritmů. Testovaná část programu se jevila jako spolehlivá a funkční.
|
|
|
Modelování RR intervalů
Jach, Daniel ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Kubičková, Alena (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřená na modelování RR intervalů. Jsou vytvářeny modely, které ilustrují funkci kardiovaskulárního systému, především za účelem testování různých metod vyjádření, odstranění trendu a analýzy signálů variability srdečního rytmu. Práce se pak konkrétně zabývá popisem a realizací IPFM modelu a modelu podle McSharryho.
|
|
|
Mobilní systém pro monitorování sportovní aktivity
Maleňák, Filip ; Čížek, Martin (oponent) ; Rozman, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je rozbor metod používaných při monitorování aktivit sportovců a popis odpovídajících technických řešení se zaměřením především na sledování tepové a dechové frekvence. Je předloženo technického řešení pro monitorování vybraných biologických parametrů prostřednictvím volně dostupných HW a SW nástrojů. Navržený systém umožňuje monitorování sportovní činnosti pomocí mobilního telefonu s operačním systémem iOS.
|
host ::
RSS.