|
|
Rozpoznání stresu pomocí biologických signálů měřených nositelnými zařízeními
Surkoš, Ondřej ; Vítek, Martin (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
S rostoucím významem duševního zdraví ve společnosti a s narůstající dostupností nositelných technologií se nabízí unikátní příležitost využít biologické signály pro monitorování a řízení stresu v každodenním životě. Diplomová práce se zaměřuje na automatické rozpoznávání stresu pomocí biologických signálů měřených nositelnými zařízeními. V teoretické části jsou proto definovány klíčové pojmy týkající se stresu a nositelných zařízení a popsány vybrané biologické signály, které jsou relevantní pro detekci stresu. Práce rovněž představuje několik veřejně dostupných datasetů a popisuje současné metody rozpoznávání stresu, společně s dosaženými výsledky. Praktická část práce se věnuje konstrukci datasetu, předzpracování dat a vývoji algoritmu pro rozpoznání stresu v programovém prostředí MATLAB. Využity jsou zejména techniky strojového učení jak při extrakci a selekci příznaků, tak také při samotné klasifikaci. Výkonosti navržených modelů, které dosahovali přesnosti až 81,1 % v případě sjednoceného datasetu, 97,1 % v případě datasetu WESAD a 80 % v případě datasetu Non-EEG Biosignals, jsou uvedeny a diskutovány v závěrečné části práce, společně se zjištěním velkého vlivu metodologie a využitých zařízení při akvizici dat na výkonnost jednotlivých modelů.
|
|
|
Využití kumulací pro biologické signály
Němeček, Tomáš ; Vítek, Martin (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámit se s teorií kumulací signálů, s metodou filtrovaných residuí a s metodami změny délky signálu, a ověřit funkčnost těchto metod úpravy signálu. Práce obsahuje teoretický rozbor problematiky, vysvětlení principu a ověření vlastností jednotlivých použitých metod.
|
|
|
Automatická detekce stresu pomocí biologických signálů
Votýpka, Tomáš ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na detekci stresu. Tato práce definuje pojem stres, analyzuje vhodné biologické signály k detekci stresu, představuje databáze biologických signálů, které byly využity pro detekci stresu a zmiňuje metody automatické detekce stresu. Následně byl v programovém prostředí MATLAB implementovaný program detekující stres. Pro realizaci programu byla využita volně dostupná databáze non-EEG signálů. Modely klasifikující stres, byly vytvořeny pomocí 4 metod strojového učení pro binární klasifikaci a 3 metod strojového učení pro klasifikaci 4 psychických stavů. Úspěšnosti klasifikačních úloh jsou shrnuty v závěru práce.
|
|
|
Metoda borcení časové osy v oblasti biosignálů
Nejedlý, Tomáš ; Švrček, Martin (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním biosignálů. Navržený rozpoznávací systém REC-DTW zpracovává elektrokardiografické signály (EKG) pomocí algoritmu Dynamického borcení časové osy (DTW). DTW umožňuje vyhodnotit rozdíl mezi testovaným a kontrolním signálem, které nejsou stejně dlouhé. Senzitivita rozpoznávání je 82,5%.
|
|
|
Zpracování biosignálů - shluková analýza
Příhodová, Petra ; Maděránková, Denisa (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou shlukové analýzy a možnostmi jejího využítí při klasifikace biosignálů. V první části práce je popsán princip shlukové analýzy, způsoby výpočtu vzdáleností mezi objekty a základní postup při realizaci shlukování. Pro zpracovávání biologických signálů je nutné se seznámit se základními parametry těchto signálů, popsat proces zpracovávání těchto signálů a metodu optického snímání akčních potenciálů. Na základě prostudování různých metod shlukování je v následující části této práce představen program s aplikovanou metodou kmedoid. Jednotlivé kroky tohoto programu jsou podrobně posány a na závěr je jeho funkčnost ověřena na databázi signálů z ÚBMI.
|
|
|
Automatická detekce stresu pomocí biologických signálů
Votýpka, Tomáš ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na detekci stresu. Tato práce definuje pojem stres, analyzuje vhodné biologické signály k detekci stresu, představuje databáze biologických signálů, které byly využity pro detekci stresu a zmiňuje metody automatické detekce stresu. Následně byl v programovém prostředí MATLAB implementovaný program detekující stres. Pro realizaci programu byla využita volně dostupná databáze non-EEG signálů. Modely klasifikující stres, byly vytvořeny pomocí 4 metod strojového učení pro binární klasifikaci a 3 metod strojového učení pro klasifikaci 4 psychických stavů. Úspěšnosti klasifikačních úloh jsou shrnuty v závěru práce.
|
|
|
Měření parametrů kardiovaskulárního systému.
Németh, Štefan ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vyhodnocováním EKG signálu pomocí prostředí MATLAB. Byla vytvořena grafická aplikace která vyhodnocuje zdrojový signál, jeho výkonové spektrum, detekuje RR interval a stanovuje poměry mezi jednotlivými složkami spektra. Dále se práce zabývá možnostmi využití spektrální analýzy EKG signálu variability srdečního rytmu v lékařské praxi.
|
|
|
Měření parametrů kardiovaskulárního systému.
Németh, Štefan ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vyhodnocováním EKG signálu pomocí prostředí MATLAB. Byla vytvořena grafická aplikace která vyhodnocuje zdrojový signál, jeho výkonové spektrum, detekuje RR interval a stanovuje poměry mezi jednotlivými složkami spektra. Dále se práce zabývá možnostmi využití spektrální analýzy EKG signálu variability srdečního rytmu v lékařské praxi.
|
|
|
Využití kumulací pro biologické signály
Němeček, Tomáš ; Vítek, Martin (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámit se s teorií kumulací signálů, s metodou filtrovaných residuí a s metodami změny délky signálu, a ověřit funkčnost těchto metod úpravy signálu. Práce obsahuje teoretický rozbor problematiky, vysvětlení principu a ověření vlastností jednotlivých použitých metod.
|
|
|
Zpracování biosignálů - shluková analýza
Příhodová, Petra ; Maděránková, Denisa (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou shlukové analýzy a možnostmi jejího využítí při klasifikace biosignálů. V první části práce je popsán princip shlukové analýzy, způsoby výpočtu vzdáleností mezi objekty a základní postup při realizaci shlukování. Pro zpracovávání biologických signálů je nutné se seznámit se základními parametry těchto signálů, popsat proces zpracovávání těchto signálů a metodu optického snímání akčních potenciálů. Na základě prostudování různých metod shlukování je v následující části této práce představen program s aplikovanou metodou kmedoid. Jednotlivé kroky tohoto programu jsou podrobně posány a na závěr je jeho funkčnost ověřena na databázi signálů z ÚBMI.
|
host ::
RSS.