|
|
Zařízení pro simultánní měření fonokardiogramu a fotopletysmogramu
Matoušek, Denis ; Králík, Martin (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a realizací zařízení pro fonokardiografické a fotopletysmografické měření. Teoretická část pojednává o popisu vzniku srdečních ozev, místu a způsobu měření v rámci fonokardiografie. V praktické části je popsáno několik možností sestrojení jednotlivých zařízení s pomocí Rasperry Pi 4 nebo pomocí měřící techniky a nepájivého pole. Následně jsou vybrány nejlepší řešení pro snímání PPG a PCG dat. Na finálním zařízení bylo změřeno 10 dobrovolných osob. Nasnímaná data jsou zpracována v prostředí Python. Jednotlivé výsledky měření jsou popsány, zdokumentovány, porovnány a vyhodnoceny oproti ostatním měřením.
|
|
|
Vizualizace a analýza pulsačních jevů na sítnici
Plavcová, Daniela ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Prokrvení sítnice může být odrazem stavu cévní soustavy, ale také může vypovídat o změnách intrakraniálního tlaku. Z toho důvodu jsou snímány videosekvence ze sítnice, jejichž zpracováním lze tuto oblast prozkoumat. Tato práce se zabývá analýzou a vizualizací pulzací na sítnici, představujících změnu útlumu světla během jednoho srdečního cyklu a hledáním vhodných parametrů popisujících souvislosti a rozdíly mezi daty, ať už ve formě signálů, obrazů nebo videosekvencí.
|
|
|
Photoplethysmography using a smartphone
Dräxler, Vladislav ; Němcová, Andrea (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
This work is focused on the PPG technology using a smartphone, from the acquisition of the photoplethysmographic curve, through the preprocessing of the PPG signal, the calculation of the parameters to the quality assessment. The practical part contains a measurement protocol under different experimental conditions, an algorithm for obtaining a photoplethysmographic curve from video recordings obtained by measurement, and further deals with determining various parameters and evaluating the quality of the obtained PPG signal. The output of the work is an optimal acquisition protocol for scanning the PPG curve.
|
|
|
Pokročilé hodnocení kvality spánku
Benáček, Petr ; Ředina, Richard (oponent) ; Filipenská, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá hodnocením kvality spánku pomocí moderních metod hlubokého učení. V práci jsou popsány metriky automatické klasifikace spánkových fází. Je zde diskutována vybraná databáze spánkových dat. Vzhledem k nízkému počtu dat ve fázi bdění jsou popsány a provedeny různé způsoby augumentace dat. Základem pro klasifikaci jsou modely založené na 1D konvolučních sítích. Výsledkem jsou připravené modely pro binární klasifikaci a klasifikaci 3 a 4 fází spánku. Nakonec jsou pomocí těchto modelů vypočítány metriky hodnotící kvalitu spánku a výsledky jsou srovnány s literaturou.
|
|
|
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.
|
|
|
Pokročilé hodnocení kvality spánku
Doležalová, Anna ; Králík, Martin (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová se zabývá pokročilým hodnocením kvality spánku pomocí hlubokého učení. Jsou zde popsány metriky pro hodnocení spánku a jejich využití. Pro klasifikaci jsou použity data tepové frekvence a akcelerometru pocházejících z chytrých hodinek Apple Watch. Základem pro klasifikaci byl model složený z 1D konvolučních sítí v kombinaci s rekurentní neuronovou sítí. Jako rekurentní sítě byly využity LSTM a GRU. Modely byly naučeny na klasifikaci do dvou, třech a pěti spánkových fází. V poslední řadě byly srovnány vzniklé metody.
|
|
|
Ppg Signal Quality Assessment And Heart Rate Estimation
Vargová, Enikö
The presented paper describes an algorithm for signal quality assessment based on clusteranalysis and also an algorithm for heart rate estimation from PPG signals. This work includesa database which comprises 48 PPG signals collected by a smartphone and 48 ECG signals recordedby an ECG recorder. The accuracy of the quality assessment is 97,5 % on the training set and87,5 % on the test set. The average deviation of the estimated heart rate is 1,39889 bpm.
|
|
|
Stanovení kvality a odhad tepové frekvence ze signálu PPG
Vargová, Enikö ; Vítek, Martin (oponent) ; Němcová, Andrea (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá fotopletysmografickými (PPG) signály, jejich zpracováním, stanovením kvality, odhadem tepové frekvence z PPG signálů a možností snímat biologické signály chytrými telefony. Cílem práce je nasnímat PPG signály pomocí chytrého telefonu a referenční EKG signály použitím EKG záznamníku. Dále navržení algoritmu pro stanovení kvality signálů v databázi a algoritmu pro stanovení tepové frekvence.
|
|
| |
|
| |
host ::
RSS.