|
|
EKG biofeedback
Macková, Pavlína ; Kolářová, Jana (oponent) ; Sekora, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se věnuje možnostem měření tepové frekvence ze signálu EKG a jejímu využití v terapeutické hře EKG biofeedbacku. V práci je uveden způsob měření EKG pomocí akviziční jednotky Biopac a je diskutováno zpracování signálu pro účely měření tepové frekvence – algoritmy detekce QRS komplexu, HRV analýza. Součástí diplomové práce je návrh a realizace terapeutické hry v programovém prostředí Matlab.
|
|
|
Detektor QRS komplexů využívající vlnkovou transformaci
Nagyová, Lenka ; Vítek, Martin (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce má za cíl řešit problematiku EKG signálu, resp. komplexu QRS a jeho detekce. Pro pochopení činnosti srdce a vzniku EKG křivky je nezbytné popsat anatomii srdce a všechny děje, které na srdci probíhají. Další část práce se věnuje možnostem detekce QRS komplexu. Největší pozornost je věnována vlnkové transformaci, která bude při realizaci detektoru využita. Tento projekt přibližuje problematiku sestrojení detektoru, možnosti nastavení, využití transformace v Matlabu. Na závěr jsou zhodnoceny výsledky, kterých bylo dosaženo.
|
|
|
Detekce a rozměřování v signálu EKG
Toušek, Vojtěch ; Vítek, Martin (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Automatická detekce charakteristických vln v EKG signálu a jejich rozměření je základní procedurou jakékoliv počítačové analýzy EKG. Zároveň je nezbytným krokem k usnadnění práce lékařům při vyhodnocování dlouhých záznamů. V této práci byla navržena a vyhodnocena metoda detekce a rozměřování jednosvodového záznamu EKG využívající dyadickou vlnkovou transformaci s následnou korekcí v pseudoortogonálním svodovém systému vybraného ze standardního 12-ti svodového systému. Metoda využívá informace o pozici páru pozitivní maximum – negativní minimum k detekci charakteristických vln. Nejprve je detekován QRS komplex a jeho morfologie, tedy přítomnost vlny Q a S, následně jsou stanoveny začátek a konec QRS komplexu. Poté je v definovaném vyhledávacím okně detekována a rozměřena vlna T a nakonec je detekována a rozměřena vlna P. Při použití této metody byly porovnány výsledky pro dva typy vlnek, haarovu a quadratic spline. Navržená metoda byla otestována na databázi CSE. Při použití haarovy vlnky byla senzitivita QRS komplexu 99,14%. V práci byla následně otestována i přesnost rozměřování P-vlny, komplexu QRS a T-vlny. Při rozměřování P-vlny a komplexu QRS bylo dosaženo poměrně dobrých výsledků. Při detekci konce T-vlny byly výsledky horší. Odchylky jsou v práci přehledně zobrazeny v histogramech.
|
|
|
Detekce patologií v EKG záznamech
Němec, Radek ; Mézl, Martin (oponent) ; Kašpar, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami pro detekci patologií v EKG záznamech. V první části je probrána základní teorie anatomie srdce, elektrokardiografie a jednotlivých srdečních patologií. Druhá část je soustředěna na předzpracování EKG záznamu, detekci QRS komplexů a následně detekci jednotlivých patologií. Ve třetí části je detektor testován na CSE databázi a poté i na vlastních naměřených datech.
|
|
|
Využití neuronových sítí v klasifikaci srdečních onemocnění
Skřížala, Martin ; Tannenberg, Milan (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
Práce je zaměřená na návrh a využití umělých neuronových sítí jako klasifikátoru srdečních onemocnění z EKG signálu se zaměřením na ischemickou chorobu srdeční. Změny ST-T komplexů jsou významným ukazatelem ischemie v EKG signálu. Různe typy ischemické choroby srdeční se projevují zejména elevací nebo depresí ST segmentů a změnami T vlny v analyzovaném signálu. První část této práce obsahuje teoretický úvod popisující jednotlivé typy ischemické choroby srdeční a na ně vázané změny EKG signálu. Druhá část je věnována popisu předzpracování EKG signálu ke klasifikaci neuronovými sítěmi. Obsahuje filtraci EKG, QRS detekci, detekci ST-T komplexů a popis analýzy hlavních komponent a její využítí k popisu analyzovaného signálu. V poslední části práce je popsán návrh a způsob detekce možných příznaků ischemické choroby srdeční v EKG pomocí dvou typů umělých neuronových sítí: Back-propagation, SOM. Dále jsou zde uvedeny výsledky navržených algoritmů. Přílohy obsahují popis navrženého programu pro klasifikaci srdečních onemocnění, popis jednotlivých jeho funkcí, dále zde najdeme podrobný popis všech použitých neuronových sítí a tabulky obsahující detailní výsledky klasifikace EKG signálu. Samotný program byl vytvořen v programovacím prostředí Matlab R2007b.
|
|
|
Moderní metody detekce QRS komplexů
Richter, Zdeněk ; Hrubeš, Jan (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o EKG signálu a metodách jeho zpracování. Také popisuje způsob jeho snímání a podrobně jej rozebírá. Dále srovnává různé přístupy k detekci QRS komplexů. Jedna z podkapitol popisuje používané testovací databáze a obsahuje porovnání popsaných metod. Důležitou částí této bakalářské práce je rozbor a návrh metody, která provádí detekci QRS komplexů počítáním průchodů přes nulovou hladinu. Závěrečná část textu se zabývá samotnou realizací této metody v uživatelském prostředí matlab, určením její úspěšnosti a srovnáním s jinými metodami detekce.
|
|
|
Detekce QRS komplexu s využitím vlnkové transformace
Loviška, David ; Čech, Petr (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem práce s názvem Detekce QRS komplexu s využitím vlnkové transformace je zjednodušit a urychlit práci lékaře. Toho lze dosáhnout využitím aplikace schopné jednoduše detekovat QRS komplex za použití jednoho ze čtyř navržených algoritmů detekce. Vytvořená aplikace poskytne lékaři základní informace o vloženém elektrokardiogramu. Součástí aplikace je i grafické okno se zobrazeným záznamem a na něm barevně zvýrazněny body vyhodnocené aplikací jako QRS komplexy. Body jsou dalším algoritmem rozděleny barevně podle určené jistoty správné lokalizace konkrétního komplexu. Tento program je navrhován pro několikahodinové záznamy Holterova monitorování EKG.
|
|
|
Monitorování EKG signálu v reálném čase
Valentová, Vanessa ; Mézl, Martin (oponent) ; Šikner, Tomáš (vedoucí práce)
Kľúčovým prvkom pri analyzovaní EKG signálu je detekcia QRS komplexov. QRS komplexy sú najvýraznejšia zložka signálu. V tejto práci je zahrnutý stručný prehľad metód detekcie QRS komplexov v reálnom čase. Na základe rešerše je vybraný vhodný detekčný algoritmus, ktorý je realizovaný v programovom prostredí LabVIEW. Práca je taktiež zameraná na problematiku srdečných arytmií. V zostrojenom algoritme sú detekované isté typy arytmií. Algoritmus je otestovaný na MIT/BIH arrhytmia database.
|
|
|
Software pro hodnocení detektorů QRS komplexů
Veverka, Vojtěch ; Vítek, Martin (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
QRS komplex je nejvýraznější element vyskytující se v EKG signálu. Díky svým vlastnostem je využíván při určování tepové frekvence a slouží jako jeden z referenčních bodů při automatickém rozměření EKG. Proto je důležité, aby byla jeho detekce co nejpřesnější. Tato práce je zaměřena na vytvoření softwaru pro hodnocení detektorů QRS komplexů. Úvodní část je věnována základům elektrokardiografie, jsou popsány nejběžnější přístupy detekce a poruchy, které mohou detekci ovlivnit. Praktická část práce je zaměřena na vývoj některých detektorů a samotného softwaru. Program využívá CSE databázi reálných EKG záznamů.
|
|
|
Principy softwarové detekce QRS
Mosyurchak, Andriy ; Smital, Lukáš (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práci je seznámit se z metodami softwarové detekce QRS komplexů v EKG signálech. Tato práce obsahuje popis elektrokardiografického signálu a hlavních komponentů EKG. Popisuje základní metody detekci QRS. V práci jsou realizované tři metody detekce: Pan-Tompkinsův algoritmus, metoda založená na průchodu nulovou hladinou a metoda využívající adaptivní kvantovací práh. Metody byly realizované v prostředí MATLAB a testované na CSE databázi.
|
host ::
RSS.