|
| |
|
|
Detekce fibrilace síní v EKG
Plch, Vít ; Kolářová, Jana (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá především detekci síňových fibrilací pomocí HRV, klasifikaci Poincarého mapy a následnému rozdělení do dvou skupin pomocí neuronových sítí. Výsledkem je potom rozhodnutí, které veličiny jsou statisticky významné pro identifikaci síňových fibrilací, které ne, a klasifikace signálu na základě těchto veličin pomocí Bayesovy a Lavenberg-Marquardtovy neuronové sítě. Při 23 neuronech ve skryté vrstvě má Bayesova síť nejlepší výsledky, a to F1 measure = 83,6 %, Senzitivita = 88,1 % a Specificitu 94,5 %.
|
|
|
Detekce fibrilace síní v EKG
Plch, Vít ; Kolářová, Jana (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá především detekci síňových pomocí HRV, klasifikaci Poincarého mapy a následnému rozdělení do dvou skupin pomocí neuronových sítí. Výsledkem je potom rozhodnutí, které veličiny jsou statisticky významné pro identifikaci síňových fibrilací, které ne, a klasifikace signálu na základě těchto veličin.
|
|
|
Automatic Analysis of Heart Rate Variability Signals
Kubičková, Alena ; Halámek, Josef (oponent) ; Lhotská, Lenka (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
This dissertation thesis is dedicated to the heart rate variability and methods of its evaluation. It mainly focuses on nonlinear methods and especially on the Poincaré plot. First it deals with the principle and nature of the heart rate variability, then the ways of its representation, linear and also nonlinear methods of its analysis and physiological and pathophysiological influence on heart rate variability changes. In particular, there is emphasis on the metabolic syndrome. In the next section of the thesis there are compared and evaluated different ways of representation of the heart rate variability and further are tested selected methods of heart rate variability analysis on unique data from patients with the metabolic syndrome and healthy subjects provided by the Institute of Scientific Instruments, Academy of Sciences of Czech Republic. In particular, they are used the Poincaré plot and its parameters SD1 and SD2, commonly used time domain and frequency domain parameters, parameters evaluating signal entropy and the Lyapunov exponent. SD1 and SD2 combining the advantages of time and frequency domain methods of heart rate variability analysis distinguish successfully between patients with the metabolic syndrome and healthy subjects.
|
|
| |
|
|
Detekce fibrilace síní v EKG
Plch, Vít ; Kolářová, Jana (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá především detekci síňových fibrilací pomocí HRV, klasifikaci Poincarého mapy a následnému rozdělení do dvou skupin pomocí neuronových sítí. Výsledkem je potom rozhodnutí, které veličiny jsou statisticky významné pro identifikaci síňových fibrilací, které ne, a klasifikace signálu na základě těchto veličin pomocí Bayesovy a Lavenberg-Marquardtovy neuronové sítě. Při 23 neuronech ve skryté vrstvě má Bayesova síť nejlepší výsledky, a to F1 measure = 83,6 %, Senzitivita = 88,1 % a Specificitu 94,5 %.
|
|
|
Detekce fibrilace síní v EKG
Plch, Vít ; Kolářová, Jana (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá především detekci síňových pomocí HRV, klasifikaci Poincarého mapy a následnému rozdělení do dvou skupin pomocí neuronových sítí. Výsledkem je potom rozhodnutí, které veličiny jsou statisticky významné pro identifikaci síňových fibrilací, které ne, a klasifikace signálu na základě těchto veličin.
|
|
|
Automatic Analysis of Heart Rate Variability Signals
Kubičková, Alena ; Halámek, Josef (oponent) ; Lhotská, Lenka (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
This dissertation thesis is dedicated to the heart rate variability and methods of its evaluation. It mainly focuses on nonlinear methods and especially on the Poincaré plot. First it deals with the principle and nature of the heart rate variability, then the ways of its representation, linear and also nonlinear methods of its analysis and physiological and pathophysiological influence on heart rate variability changes. In particular, there is emphasis on the metabolic syndrome. In the next section of the thesis there are compared and evaluated different ways of representation of the heart rate variability and further are tested selected methods of heart rate variability analysis on unique data from patients with the metabolic syndrome and healthy subjects provided by the Institute of Scientific Instruments, Academy of Sciences of Czech Republic. In particular, they are used the Poincaré plot and its parameters SD1 and SD2, commonly used time domain and frequency domain parameters, parameters evaluating signal entropy and the Lyapunov exponent. SD1 and SD2 combining the advantages of time and frequency domain methods of heart rate variability analysis distinguish successfully between patients with the metabolic syndrome and healthy subjects.
|
host ::
RSS.