|
|
Využití neuronových sítí pro klasifikaci alternací vlny T
Procházka, Tomáš ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou pravidelných změn vlny T v EKG signálu nazývaných TWA. Přítomnost těchto alternací může znamenat zvýšené riziko náhlé srdeční smrti. K analýze TWA je zde využito algoritmů trénování neuronových sítí, konkrétně pak samoorganizujících se map. Výstupem této práce je program, který v testovaném EKG signálu nejprve detekuje QRS komplexy a získané referenční body následně využije k detekci T-vln. Vektor specifických bodů reprezentujících nalezené T-vlny je potom analyzován pomocí neuronové sítě. Výsledkem je rozhodnutí o míře přítomnosti TWA v analyzovaném signálu.
|
|
|
Generátor rušení signálu EKG
Mikuláš, Karol ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
Reálný signál EKG obsahuje nežádoucí artefakty vzniklé při jeho snímání. Z důvodu ztrát diagnosticky užitečných informací zašuměním signálu a následnou filtrací šumu je důležité seznámit se s vlastnostmi, nejčastějšími projevy a příčinou vzniku, k zamezení nebo minimalizování ztrát užitečného signálu EKG. Generátor rušení signálu EKG je výukový program, který má sloužit k osvojení metod filtrování zašuměného signálu. Uživatel programu si může ověřit efektivitu zvolené metody a rozsah deformace užitečného signálu. Program obsahuje základní typy artefaktů, jako jsou síťový brum, drift nulové izolinie, impulzní šum, myopotenciály a změna nulové izolinie signálu EKG, kterými lze zašumět signál z připravené databáze nebo jiným signálem vybraný uživatelem.
|
|
|
Klasifikace signálu EKG
Smělý, Tomáš ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá klasifikací různých průběhů EKG signálů. Úkolem bylo rozpoznat normální cykly od různých typů arytmií a určit, o jaké poruchy se jedná. Klasifikace byla provedena pomocí neuronových sítí v nadstavbě programového prostředí Matlab (Neural Network Toolbox). Výsledkem této práce je aplikace, která po načtení EKG signálu z databáze provede jeho předzpracování a následnou klasifikaci jednotlivých kvaziperiod do pěti různých tříd. Procentuální výsledky klasifikace jsou uvedeny v závěru práce.
|
|
|
Využití genetického algoritmu pro detekci hran v lékařských obrazech
Slobodník, Michal ; Švrček, Martin (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá možností využití genetického algoritmu k hranové detekci. Je představen návrh využívající zpracovaný originální obraz rozdělený do sub-regionů, na kterých je aplikována detekce genetickým algoritmem zvlášť. K dosažení cíle jsou využity jedince v podobě dvojrozměrného bitového pole, čemu jsou přizpůsobeny taky operátory genetického algoritmu. Funkce kvality je sestavena na základe hodnocení hranových obrazů minimalizací nákladů. Návrh je vytvořen a testován v prostředí Matlab.
|
|
|
Klasifikace EKG signálů s použitím neuronových sítí
Loviška, David ; Vítek, Martin (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
Cílem projektu Klasifikace EKG signálů pomocí neuronových sítí je zjednodušit a urychlit práci lékaře. Toho lze dosáhnout vytvořením programu schopného jednoduše a téměř okamžitě klasifikovat EKG signál s použitím umělé neuronové sítě. Vytvořený program poskytne lékaři základní informace o vloženém elektrokardiogramu, jako jsou časové intervaly a amplitudy signálu v jednotlivých zkoumaných úsecích. Následně lékaře upozorní na odchylky od normálu. Součástí programu je i grafické okno se zobrazeným signálem a na něm barevně zvýrazněny body a úseky vyhodnocené programem za zvláštní. V další fázi bude program sám klasifikovat získané údaje a určí nezávisle na lékaři diagnózu, kterou může lékař vyhodnotit a případně vlastním podpisem uznat za skutečnou diagnózu pacienta. Tento program je rovněž vhodný pro několikahodinové, až týdenní záznamy Holterova monitorování EKG.
|
|
|
Neuronové sítě a evoluční algoritmy
Vágnerová, Jitka ; Rychtárik, Milan (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá použitím zvolených evolučních algoritmů k určení a úpravě parametrů neuronové sítě. K úpravě parametrů sítě se zpětným šířením chyby byly použity genetické algoritmy, evoluční strategie a evoluční programování. Součástí práce je program vytvořený v prostředí Matlab, ve kterém byly použité metody testovány na úlohách rozpoznávání vzorů a predikci průběhu funkce. Výsledkem práce jsou grafy průběhu chyby sítě a fitness během úpravy pomocí zvolených algoritmů a průběhů chyby při následném učení.
|
|
|
Detekce QRS založená na počítání průchodů nulou
Kašák, Pavel ; Hrubeš, Jan (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na problematiku detekce komplexu QRS. Obsahuje základní popis signálu EKG. Seznamuje s běžně používanými metodami vyhledávání komplexu QRS. Hlavní pozornost je věnována detekci založené na počítání průchodů nulou, jenž je realizována pomocí programového prostředí MATLAB. Tento použitý algoritmus je poté testován na databázi CSE, optimalizován a je vyhodnocena jeho účinnost.
|
|
|
Detekce srdečních buněk v mikroskopickém obrazu
Musikhina, Ksenia ; Hrubeš, Jan (oponent) ; Rychtárik, Milan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce srdečních buněk v mikroskopickém obrazu. Byly vyzkoušeny různé způsoby předzpracování a segmentace obrazu za účelem určit nejvhodnější metody pro další klasifikaci. Pro samotnou klasifikaci pak byly otestovány různé metody: metoda příznaku objektu a klasifikátory založené na principu neuronových sítě. Výstupem pak byl počet živých a mrtvých buněk a jejích procentní poměr v původním mikroskopickém obraze. Míry účinnosti každého z klasifikátorů byly spočítány pomocí společného uvažování hodnot sensitivity a specificity. Pro zlepšení názorností výsledků bylo vytvořeno grafické rozhrání v prostředí MATLAB.
|
|
|
Suppression of powerline interference in ECG signals
Lacko, Michal ; Hrubeš, Jan (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
This project includes survey of various methods ECG signal filtering, to suppress of powerline interference. It is specialized especially on properties which affecting the quality of filtration. The main essence of project is evaluation of the proposed methods in terms of quality and the least possible distortion of the resulting ECG signal. The work is focused on linear, adaptive filtering and filtering using discrete wavelet trans-form. Signal processing and evaluation of descriptive parameters are transferred using the graphical interface GUI in the program Matlab 7.7.0 ( R2008b ).
|
|
|
Generátor rušení signálu EKG
Kachlík, Miloš ; Vítek, Martin (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit generátor rušení signálu EKG v prostředí MATLAB za účelem ověření správné činnosti filtrovacích metod. Pokud je signál EKG filtrován, může docházet k jeho deformaci. Rozdíly před a po filtraci jsou jednoznačně vidět při použití čistého signálu EKG. Přesně definované rušení je pro tento účel nejvhodnější, protože jeho parametry jsou předem známé a vlastnosti filtrovacích metod lze pak upravit tak, aby dosahovaly co nejvyšší účinnosti a přitom tvarová deformace signálu EKG byla minimální. Vytvořený program realizuje simulace základních typů rušení signálu EKG, rušení síťovým kmitočtem, myopotenciály, elektrodové artefakty nebo drift izoelektrické linie.
|
host ::
RSS.