Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.02 vteřin. 
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.
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.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.