|
|
Analýza variability srdečního rytmu s využitím PPG záznamů
Zachar, Erik ; Šaclová, Lucie (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
The Bachelor's thesis is focused on heart rate variability and its analysis using PPG records. This thesis describes, explains and compares methods of measuring heart rate using electrocardiographic (ECG) and photoplethysmographic (PPG) recordings. In the beginning of thesis, the theory of the cardiovascular system, heart rate variability and acquaintance with the measurement of ECG recordings is described. At the end of the theoretical part, the measurement of PPG records is explained with the possibilities of their subsequent processing for HRV analysis. The practical part deals with data acquisition on volunteers, later the design of an algorithm for signal preprocessing, calculation of selected HRV parameters and finally statistical evaluation of success and discussion of results.
|
|
|
Ambulantní monitor srdečního rytmu
Vaníček, Aleš ; Strašil, Ivo (oponent) ; Číž, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a praktickou realizací prototypu mobilního, bateriově napájeného zařízení, jež je podle zadání schopno periodicky zaznamenávat elektrokardiogram a fotopletysmogram, případně krevní tlak. Data z těchto periodických snímání jsou zpracována mikrokontrolerem a uložena na paměťovou kartu, která je součástí navrženého zařízení. Zařízení je možné připojit k osobnímu počítači prostřednictvím rozhraní USB, respektive virtuálního sériového portu.
|
|
|
Odhad dechové frekvence ze signálů EKG a PPG
Blaude, Ondřej ; Němcová, Andrea (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřena na odhad dechové frekvence. V práci jsou popisovány a realizovány metody odhadu dechové frekvence ze signálů EKG a PPG. V prvních dvou kapitolách je stručně popsán základ měření signálu EKG a snímání dýchání, potažmo signál PPG. Kapitola třetí se již věnuje metodám pro odhad dechové křivky a v teoretické rovině vysvětluje metody i algoritmy pro odhad respiračního signálu z EKG a PPG, následně pak stanovení dechové frekvence. Ve čtvrté kapitole jsou vybrané metody realizovány a stvořené algoritmy aplikovány na reálná data z BIDMC databáze.
|
|
|
Aplikace pro stanovení tepové frekvence pomocí chytrého telefonu
Šara, Kryštof ; Vítek, Martin (oponent) ; Němcová, Andrea (vedoucí práce)
Tato studentská práce se zabývá problematikou biosignálů srdce, jejich zpracováním, možnostmi jejich snímání pomocí konvenčních a chytrých zařízení a regulacemi mobilních zařízení ve zdravotnictví. Dílem práce je rovněž návrh vlastní mobilní aplikace, kterou je možné použít k rychlému orientačnímu stanovení tepové frekvence (TF) člověka. Optimalizovaný algoritmus funkční aplikace byl otestován na vzorku nezávislých subjektů a bylo dosaženo průměrné odchylky ±0,74 tepu/min vůči referenčnímu záznamu EKG.
|
|
|
Estimation of blood glucose level based on PPG signals measured by smart devices
Vargová, Enikö ; Němcová, Andrea
This paper deals with the possibilities of non-invasivedetermination of blood glucose from photoplethysmographic signals.Monitoring blood sugar is the most important part of managingdiabetes. Diabetes is one of the world’s major chronic diseases.Untreated diabetes is often a cause of death.Two datasets have been created by recording thephotoplethysmographic signals of 16 people using two smart devices(a smart wristband and a smartphone), along with their bloodglucose levels measured in an invasive way. Thephotoplethysmographic signals were preprocessed, and suitablefeatures were extracted from them. The aim of the work is to proposemethods for glycemic classification and prediction.Various machine-learning models were created. The best modelfor classifying blood glucose into two groups (low blood glucose andhigh blood glucose) is random forest, which achieves an F1 score of84% and 80% on two different test sets obtained from two smartdevices. The best blood glucose level prediction model is also basedon random forest and achieves an MAE of 1.02 mmol/l and 1.17mmol/l on both testing datasets.
|
|
|
Vital Signs Monitoring
Kratochvíl, Pavel ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
The aim of this project is to design, implement and evaluate a vital signs monitoring system. The proposed solution is a Bluetooth Low Energy Mesh connected system that consists of four types of nodes: battery powered wearable monitoring devices collecting photoplethysmographic (PPG) data, transmitting heart rate (HR) and peripheral oxygen saturation (SpO\textsubscript{2}) information; relay nodes retransmitting the data; provisioning nodes configuring the mesh network, and end nodes publishing the collected data via an MQTT protocol. The battery powered nodes and relay nodes are implemented on nRF52 series modules by Nordic Semiconductor, while the end nodes utilize ESP32 modules made by Espressif. Analysis of the collected PPG data is achieved by forward-backward filtering using a fourth-order Chebyshev II band-pass filter, followed by smoothing using the moving average algorithm, and extraction of vital signs indicators using a custom implementation of a peak detection algorithm with a single data pass-through. With its minimal requirements on both energy supply and supporting infrastructure, the system presents a convenient solution that could be especially compelling to medical facilities with limited funding.
|
|
|
Interface for plethysmographic sensor
Špánik, Šimon ; Barcík, Peter (oponent) ; Kolka, Zdeněk (vedoucí práce)
The bachelor's thesis deals with the topic of photoplethysmography and the signal produced by the photoplethysmographic sensor. The goal is to design a laboratory device that would serve as an interface between a photoplethysmographic sensor and a computer. The work describes the anatomy and function of the human heart, the principle of photoplethysmography, and the properties of the sensor in terms of input and output signals. Also presented here is the method of powering and filtering the relevant circuits in the form of an additional printed circuit board for a standard Arduino microprocessor module, which is powered by USB. Furthermore, in the work, it is possible to find a solution to the influence of unwanted signals using filter analog circuits and the minimization of the measured signal's own noise, which prevents the signal from continuous values to discrete time and subsequent storage using a computer application on the data storage for subsequent signal processing.
|
|
|
Hodnocení zdraví pomocí chytrých zařízení
Vargová, Enikö ; Filipenská, Marina (oponent) ; Němcová, Andrea (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá možností neinvazivního stanovení glykémie z fotopletysmografických signálů. Zvýšená glykémie často souvisí s onemocněním zvaným diabetes mellitus, což je jedno z nejčastějších chronických onemocnění na světě. Neléčený diabetes bývá často příčinou úmrtí. Cílem práce je vytvořit algoritmus pro klasifikaci a predikci glykémie. Nejdříve byly naměřeny dvě databáze PPG signálů s využitím dvou chytrých zařízení (chytrý náramek a chytrý telefon). Současně byla měřena také referenční hodnota glykémie invazivně. PPG signály byly předzpracovány a byly z nich extrahovány vhodné příznaky pro klasifikaci i predikci konkrétní hodnoty glykémie. Následně bylo vytvořeno několik různých modelů pro klasifikaci glykémie do dvou skupin (nízká a vysoká glykémie) a pro predikci konkrétní hodnoty glykémie.
|
|
|
Analýza HRV založená na PPG signálu
Martinů, Žaneta ; Vítek, Martin (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá detekcí systolického a diastolického vrcholu pulzních vln fotopletysmografické databáze. Detektory jsou implementovány v prostředí MATLAB. Druhá část diplomové práce využívá rozměření fotopletysmografického signálu pro určení variability tepové frekvence. Posledním bodem diplomové práce je zhodnocení využití variability tepové frekvence a její porovnání oproti variabilitě srdečního rytmu.
|
|
|
Analýza variability srdečního rytmu s využitím PPG záznamů
Zachar, Erik ; Šaclová, Lucie (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Bakalárska práca je zameraná na variabilitu srdcového rytmu a jej analýzu za pomoci PPG záznamov. V práci sú popísané, vysvetlené a porovnané metódy merania tepovej frekvencie s použitím elektrokardiografických (EKG) a fotopletyzmografických (PPG) záznamov. V úvode práce je popísaná teória kardiovaskulárneho systému, variabilita srdcového rytmu a zoznámenie s meraním EKG záznamov. Na konci teoretickej časti je vysvetlené meranie PPG záznamov s možnosťami ich následného spracovania pre analýzu HRV. Praktická časť sa venuje snímaniu dát na dobrovoľníkoch, neskôr návrhu algoritmu pre predspracovanie signálov, výpočet vybraných parametrov HRV a nakoniec štatistickému vyhodnoteniu úspešnosti a diskusií výsledkov.
|
host ::
RSS.