|
|
Segmentace intrakardiálních záznamů
Řehoř, Jan ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Novotná, Petra (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá segmentací intrakardiálních záznamů EKG a je rozdělena do několika částí. První část je spjata s teoretickým seznámením problematiky, tedy například jak funguje srdce, co je intrakardiální EKG a konvoluční neuronová síť. Další části práce jsou již tvořeny praktickou částí, tedy, anotací signálu a návrhu modelu automaticky segmentující intrakaridální záznam. Po praktickou částí pokračuje zhodnocení výstupů z řešení, porovnání s řešením třetí strany a se zahraničními studiemi věnující se podobnému tématu. Poslední část práce tvoří diskuze a závěr, kde jsou shrnuty výsledky práce.
|
|
|
Detekce síňové fibrilace s využitím intrakardiálního EKG
Kašparová, Michaela ; Novotná, Petra (oponent) ; Ředina, Richard (vedoucí práce)
Fibrilace síní je jednou z nejčastějších poruch srdečního rytmu. Je způsobena nepravi- delnou aktivací síní, což způsobuje nekoordinované stahy síní s velmi vysokou frekvencí, a proto je její včasná diagnostika velmi důležitá. Cílem této bakalářské práce je automa- tická detekce fibrilace síní v intrakardiálních záznamech. Automatická detekce umožňuje nalezení úseků s výskytem fibrilace síní, a tak zprostředkovat rychlejší stanovení diagnózy. Testování vytvořeného algoritmu proběhlo na dostupné databázi dětských pacientů, kteří podstoupili elektrofyziologické vyšetření v Dětské nemocnici Fakultní nemocnice Brno v České republice.
|
|
|
Optimization of wavelet transform in the task of intracardiac ECG segmentation
Ředina, R.
My work deals with the selection of an appropriate wavelet transform setting for feature extraction from intracardiac ECG recordings. The studied signals were obtained during electrophysiological examinations at the Department of Pediatric Medicine, University Hospital Brno. In this paper, several wavelets are tested for feature extraction which is followed by adaptive thresholding to detect atrial activity from the extracted features. The procedure is evaluated using the F-score. Although the presented procedure does not appear to be overall effective for intracardiac signal segmentation, it certainly does not reject the use of wavelet transforms in combination with advanced machine learning, neural network, or deep learning techniques.
|
|
|
Segmentace intrakardiálních záznamů
Řehoř, Jan ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Novotná, Petra (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá segmentací intrakardiálních záznamů EKG a je rozdělena do několika částí. První část je spjata s teoretickým seznámením problematiky, tedy například jak funguje srdce, co je intrakardiální EKG a konvoluční neuronová síť. Další části práce jsou již tvořeny praktickou částí, tedy, anotací signálu a návrhu modelu automaticky segmentující intrakaridální záznam. Po praktickou částí pokračuje zhodnocení výstupů z řešení, porovnání s řešením třetí strany a se zahraničními studiemi věnující se podobnému tématu. Poslední část práce tvoří diskuze a závěr, kde jsou shrnuty výsledky práce.
|
host ::
RSS.