|
|
Detekce komplexu QRS s využitím kombinování metod
Votoupal, Pavel ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí komplexů QRS. Jsou zde popsány základní informace o EKG, přístupy detekce komplexů QRS, metody shlukové analýzy a rozbor metod detekce realizovaných v prostředí MATLAB. Navržené detektory byly testovány a optimalizovány na databázi CSE. Nakonec byla provedena shluková analýza pro kombinaci metod a výsledky byly srovnány s výsledky samotných metod.
|
|
|
Moderní metody detekce QRS komplexů
Fajkus, Jiří ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská se zabývá metodami, které slouží ke zpracovávání EKG signálů, konkrétně k detekci QRS komplexu. Detekce QRS komplexu je nezbytnou součástí každé analýzy EKG signálu, jelikož slouží k určení bodů v časovém průběhu EKG, od kterých se poté odvíjí detekce a rozměření ostatních vln a intervalů potřebných k diagnostice. V práci je popsáno několik způsobů detekce QRS komplexů a rozbor detektoru navrženého v programovém prostředí MATLAB, založeného na principu počítání průchodů nulovou hladinou. Tento detektor QRS komplexů byl následně testován na CSE databázi a signálech z holterovského vyšetření.
|
|
|
Identifikace segmentů supraventrikulárních tachykardií pomocí metody multiple-instance learning
Abbrent, Jakub ; Novotná, Petra (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Supraventrikulární tachykardie mají v populaci vysokou incidenci a často způsobují zhoršení zdravotního stavu. Cílem této diplomové práce je automaticky detekovat a lokalizovat paroxysmální fibrilace síní v záznamech EKG. Algoritmus implementovaný v jazyce Python používá k detekci konvoluční neuronovou síť ResNet s využitím multi-instančního učení a rozhodovacích pravidel. K lokalizaci slouží výstup detekce v podobě feature signálu. Při klasifikaci bylo na testovací množině dosaženo F1 skóre 0,87. Následně byly lokalizovány paroxysmální fibrilace síní s odchylkou -0,40±2,26 sekund pro začátky a 1,09±2,75 sekund pro konce epizod. V závěru práce jsou získané výsledky vyhodnoceny a diskutovány.
|
|
|
Identifikace segmentů supraventrikulárních tachykardií pomocí metody multiple-instance learning
Abbrent, Jakub ; Novotná, Petra (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Supraventrikulární tachykardie mají v populaci vysokou incidenci a často způsobují zhoršení zdravotního stavu. Cílem této diplomové práce je automaticky detekovat a lokalizovat paroxysmální fibrilace síní v záznamech EKG. Algoritmus implementovaný v jazyce Python používá k detekci konvoluční neuronovou síť ResNet s využitím multi-instančního učení a rozhodovacích pravidel. K lokalizaci slouží výstup detekce v podobě feature signálu. Při klasifikaci bylo na testovací množině dosaženo F1 skóre 0,87. Následně byly lokalizovány paroxysmální fibrilace síní s odchylkou -0,40±2,26 sekund pro začátky a 1,09±2,75 sekund pro konce epizod. V závěru práce jsou získané výsledky vyhodnoceny a diskutovány.
|
|
|
Detekce komplexu QRS s využitím kombinování metod
Votoupal, Pavel ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí komplexů QRS. Jsou zde popsány základní informace o EKG, přístupy detekce komplexů QRS, metody shlukové analýzy a rozbor metod detekce realizovaných v prostředí MATLAB. Navržené detektory byly testovány a optimalizovány na databázi CSE. Nakonec byla provedena shluková analýza pro kombinaci metod a výsledky byly srovnány s výsledky samotných metod.
|
|
|
Moderní metody detekce QRS komplexů
Fajkus, Jiří ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská se zabývá metodami, které slouží ke zpracovávání EKG signálů, konkrétně k detekci QRS komplexu. Detekce QRS komplexu je nezbytnou součástí každé analýzy EKG signálu, jelikož slouží k určení bodů v časovém průběhu EKG, od kterých se poté odvíjí detekce a rozměření ostatních vln a intervalů potřebných k diagnostice. V práci je popsáno několik způsobů detekce QRS komplexů a rozbor detektoru navrženého v programovém prostředí MATLAB, založeného na principu počítání průchodů nulovou hladinou. Tento detektor QRS komplexů byl následně testován na CSE databázi a signálech z holterovského vyšetření.
|
host ::
RSS.