|
|
Detekce QRS komplexů s využitím Stockwellovy transformace
Kašík, Ondřej ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí QRS komplexů v EKG záznamu. V práci jsou uvedeny stručné informace související s anatomií srdce, vznikem elektrických signálů v srdci, snímáním a popisem EKG záznamu. Podrobněji se práce zabývá detekcí QRS komplexů různými metodami a realizací detektoru založeného na Stockwellově transformaci, Shannonově energii a adaptivním prahování. Také je zde rozebrána problematika hodnocení úspěšnosti detekce. Sensitivita a pozitivní predikce popsaného detektoru na kompletní MIT-BIH Arrhythmia databázi dosahují hodnot 99.80 % a 99.88 %.
|
|
|
Detekce komplexů QRS v signálech EKG
Zhorný, Lukáš ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá detekcí komplexů QRS z elektrokardiogramů s využitím časově frekvenční analýzy. Detekční postupy jsou založeny na vlnkové a Stockwellově transformaci. V teoretické části práce jsou popsány základy elektrokardiografie, dále jsou představeny běžné přístupy časově-frekvenční analýzy, jako je krátkodobá Fourierova transformace (STFT), vlnková transformace (WT) a Stockwellova transformace (ST). Uvedené algoritmy byly otestovány na souboru elektrogramů z databází MIT-BIH a CSE-MO1. U databáze CSE nejlépe fungovala metoda založená na vlnkové transformaci s bankou filtrů Symlet4 s výslednou hodnotou senzitivity 100 % a pozitivní prediktivity 99,86 %. U databáze MIT měl nejlepší výkon detektor využívající Stockwellovu transformaci s hodnotami senzitivity 99,54 % a pozitivní prediktivity 99,68 %. Výsledky byly porovnány s hodnotami jiných autorů uvedených v textu.
|
|
|
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.
|
|
|
Detekce komplexů QRS v signálech EKG
Zhorný, Lukáš ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá detekcí komplexů QRS z elektrokardiogramů s využitím časově frekvenční analýzy. Detekční postupy jsou založeny na vlnkové a Stockwellově transformaci. V teoretické části práce jsou popsány základy elektrokardiografie, dále jsou představeny běžné přístupy časově-frekvenční analýzy, jako je krátkodobá Fourierova transformace (STFT), vlnková transformace (WT) a Stockwellova transformace (ST). Uvedené algoritmy byly otestovány na souboru elektrogramů z databází MIT-BIH a CSE-MO1. U databáze CSE nejlépe fungovala metoda založená na vlnkové transformaci s bankou filtrů Symlet4 s výslednou hodnotou senzitivity 100 % a pozitivní prediktivity 99,86 %. U databáze MIT měl nejlepší výkon detektor využívající Stockwellovu transformaci s hodnotami senzitivity 99,54 % a pozitivní prediktivity 99,68 %. Výsledky byly porovnány s hodnotami jiných autorů uvedených v textu.
|
|
|
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.
|
|
|
Qrs Detection Based On Stockwell Transform
Kašík, Ondřej
This paper deals with the detection of QRS complexes in the ECG record using the Stockwell transform, Shannon Energy and adaptive thresholding. The information about design of the QRS detector and its detection performance is also provided. Sensitivity of our detector achieves 99,80%, it's positive prediction takes value 98,86%.
|
|
|
Detekce QRS komplexů s využitím Stockwellovy transformace
Kašík, Ondřej ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí QRS komplexů v EKG záznamu. V práci jsou uvedeny stručné informace související s anatomií srdce, vznikem elektrických signálů v srdci, snímáním a popisem EKG záznamu. Podrobněji se práce zabývá detekcí QRS komplexů různými metodami a realizací detektoru založeného na Stockwellově transformaci, Shannonově energii a adaptivním prahování. Také je zde rozebrána problematika hodnocení úspěšnosti detekce. Sensitivita a pozitivní predikce popsaného detektoru na kompletní MIT-BIH Arrhythmia databázi dosahují hodnot 99.80 % a 99.88 %.
|
host ::
RSS.