|
|
Automatická detekce grafoelementů ve spánkových signálech EEG
Balcarová, Anežka ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na spánkový signál EEG, především na vyhledávání spánkových grafoelementů a dále také na zpracování signálu, které této segmentaci předchází. Jsou zde nastíněny charakteristiky spánkových grafoelementů, metody detekce spánkových grafoelementů a problémy spjaté s jejich klasifikací. Principy dvou vybraných metod detekce k-komplexu jsou vysvětleny a zpracovány v prostředí MATLAB. Výsledky automatické detekce K-komplexů pomocí vybraných metod jsou srovnány s výsledky klasifikace dvou expertů.
|
|
|
Detekce K-komplexů ve spánkových signálech EEG
Hlaváčová, Kristýna ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce K-komplexů ve spánkových signálech EEG. Záznam z elektroencefalografu je důležitý pro neinvazivní diagnostiku a výzkum aktivity mozku. Snímaný signál se používá pro vyšetření fází spánku, projevů poruch, stavů vědomí a vlivů různých látek. Tato práce se věnuje automatické detekci K-komplexů, jelikož manuální označování grafoelementů je komplikované. Bylo využito dvou přístupů-Stockwellovy transformace a filtrace pásmovou propustí s následnou aplikací operátoru TKEO. Algoritmy byly vytvořeny v prostředí MATLAB R2014a.
|
|
|
Metody detekce spánkových vřeten ze záznamů EEG
Matoušek, Šimon ; Mézl, Martin (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na detekci spánkových vřeten v signálech EEG. V úvodní kapitole se zabývá signálem EEG, popisuje jeho jednotlivé součásti a přibližuje proces zaznamenávání signálu. Vysvětluje pojem spánkové vřeteno a objasňuje polysomnografii. V následující kapitole jsou formou rešerše shrnuty některé poznatky týkající se studií, jež zkoumaly a prakticky využívaly jednotlivé metody detekce spánkových vřeten. Kapitola praktické části práce je zaměřena na realizaci detektorů spánkových vřeten. Jsou aplikovány 3 různé varianty detekce, první detektor je založen na výpočtu hodnoty Teager - Kaiserova operátoru, druhý detektor užívá vlnkovou transformaci, třetí detektor je založen na principu nalezení obálky signálu. V závěru práce je porovnána úspěšnost těchto detektorů ve srovnání s jinými, dříve prováděnými studiemi. Nejvyšší úspěšnosti bylo dosaženo u detektoru založeném na výpočtu obálky signálu, kde senzitivita dosahovala 56,00 % a specificita 55,19 % a také u detektoru využívajícím vlnkové transformace, kde senzitivita činila 81,22 % a specificita 46,15 %.
|
|
|
Metody detekce spánkových vřeten ze záznamů EEG
Matoušek, Šimon ; Mézl, Martin (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na detekci spánkových vřeten v signálech EEG. V úvodní kapitole se zabývá signálem EEG, popisuje jeho jednotlivé součásti a přibližuje proces zaznamenávání signálu. Vysvětluje pojem spánkové vřeteno a objasňuje polysomnografii. V následující kapitole jsou formou rešerše shrnuty některé poznatky týkající se studií, jež zkoumaly a prakticky využívaly jednotlivé metody detekce spánkových vřeten. Kapitola praktické části práce je zaměřena na realizaci detektorů spánkových vřeten. Jsou aplikovány 3 různé varianty detekce, první detektor je založen na výpočtu hodnoty Teager - Kaiserova operátoru, druhý detektor užívá vlnkovou transformaci, třetí detektor je založen na principu nalezení obálky signálu. V závěru práce je porovnána úspěšnost těchto detektorů ve srovnání s jinými, dříve prováděnými studiemi. Nejvyšší úspěšnosti bylo dosaženo u detektoru založeném na výpočtu obálky signálu, kde senzitivita dosahovala 56,00 % a specificita 55,19 % a také u detektoru využívajícím vlnkové transformace, kde senzitivita činila 81,22 % a specificita 46,15 %.
|
|
|
Detekce K-komplexů ve spánkových signálech EEG
Hlaváčová, Kristýna ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce K-komplexů ve spánkových signálech EEG. Záznam z elektroencefalografu je důležitý pro neinvazivní diagnostiku a výzkum aktivity mozku. Snímaný signál se používá pro vyšetření fází spánku, projevů poruch, stavů vědomí a vlivů různých látek. Tato práce se věnuje automatické detekci K-komplexů, jelikož manuální označování grafoelementů je komplikované. Bylo využito dvou přístupů-Stockwellovy transformace a filtrace pásmovou propustí s následnou aplikací operátoru TKEO. Algoritmy byly vytvořeny v prostředí MATLAB R2014a.
|
|
|
Automatická detekce grafoelementů ve spánkových signálech EEG
Balcarová, Anežka ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na spánkový signál EEG, především na vyhledávání spánkových grafoelementů a dále také na zpracování signálu, které této segmentaci předchází. Jsou zde nastíněny charakteristiky spánkových grafoelementů, metody detekce spánkových grafoelementů a problémy spjaté s jejich klasifikací. Principy dvou vybraných metod detekce k-komplexu jsou vysvětleny a zpracovány v prostředí MATLAB. Výsledky automatické detekce K-komplexů pomocí vybraných metod jsou srovnány s výsledky klasifikace dvou expertů.
|
host ::
RSS.