|
|
Detekce fibrilace síní v krátkodobých EKG záznamech
Ambrožová, Monika ; Janoušek, Oto (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Fibrilace síní je diagnostikována u 1-2 % populace, v příštích dekádách se očekává výrazný nárůst počtu pacientů s touto arytmií v souvislosti se stárnutím populace a vyšším výskytem některých onemocnění, která jsou považována za její rizikové faktory. Cílem této práce je popsat problematiku fibrilace síní a metody, které umožňují její detekci v EKG záznamu. V úvodní části se nachází literární rešerše zabývající se fyziologií srdce a fibrilací síní. V další části jsou uvedené některé metody sloužící k detekci FS. V praktické části je zhodnocena funkčnost dodaného softwaru pro detekci FS firmou BTL. Dále je zde navržen detektor fibrilace síní. K detekci bylo vybráno několik parametrů, poukazující na variabilitu RR intervalů. Jedná se o parametry směrodatné odchylky, koeficient šikmosti a špičatosti, variační koeficient, střední kvadratickou odchylku, normalizovanou absolutní odchylku, normalizovanou absolutní diferenci, mediánovou absolutní odchylku a entropii. Bylo využito třech různých klasifikačních modelů: metoda podpůrných vektorů (SVM), K-nearest neghbor (KNN) a diskriminační analýza (DA). Nejlepších výsledků dosahuje klasifikační model SVM. Výsledky ukazatelů úspěšnosti (sensitivita: 67,1 %; specificita: 97,0 %; F-measure: 66,8 %; accuracy: 92,9 %).
|
|
|
Detekce fibrilace síní v EKG
Prokopová, Ivona ; Kolářová, Jana (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Fibrilace síní patří mezi nejčastěji se vyskytující poruchy srdečního rytmu, vyznačující stále vzrůstající prevalencí a incidencí v ČR i ve světě. Výskyt fibrilace síní je uváděn na úrovni 2-4 % populace, avšak vzhledem k často asymptomatickému průběhu je reálná prevalence ještě vyšší. Cílem této práce je automatická detekce fibrilace síní v EKG záznamu. V praktické části této práci je navržen algoritmus pro detekci fibrilace síní. Pro samotnou detekci bylo využito metody k-nearest neighbor, metody podpůrných vektorů a vícevrstvé neuronové sítě ke klasifikaci EKG signálů pomocí příznaků poukazující na variabilitu RR intervalů a přítomnost vlny P v těchto EKG záznamech. Nejlepší detekce dosáhl model využívající klasifikaci pomocí vícevrstvé neuronové sítě se dvěma skrytými vrstvami. Výsledky ukazatelů úspěšnosti Senzitivita 91,23 %, Specificita 99,20 %, PPV 91,23 %, F-measure 91,23 % a Accuracy 98,53 %.
|
|
|
Třídění EKG cyklů pomoci shlukové analýzy
Ředina, Richard ; Smíšek, Radovan (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Bakalářská práce pojednává o~aplikaci shlukové analýzy na~různé záznamy EKG s~cílem vytvoření spolehlivého algoritmu na~detekci odlišných QRS komplexů. Samotný algoritmus zahrnuje filtraci, upravení pozic R kmitů, vytvoření vzorového cyklu. Následuje porovnání na~základě korelace a~střední kvadratické odchylky, ze~kterých se stanou data pro shlukování metodou k-means. Výsledný počet shluků je odvozen z~průměrné hodnoty silulet pro~různé počty shluků.
|
|
|
Algoritmy pro zlepšení detekce vybraných arytmií v EKG
Šandová, Hana ; Ředina, Richard (oponent) ; Novotná, Petra (vedoucí práce)
Práce se zabývá navyšováním datových sad arytmií v EKG, které bývají v databázích méně často zastoupené. Teoretická část je věnována literární rešerši odborných prací, které se zabývají klasifikátory srdečních arytmií s využitím hlubokého učení a augmentací EKG signálů. V praktické části byly realizovány generátory šumu, které by po přičtení do reálně změřených signálů mohly obohatit datovou sadu. Také byla realizována metoda pro augmentaci flutteru síní. Byly vytvořeny funkce, které uměle vytvářejí signály napodobující atrioventikulární blokády II. a III. stupně. Nakonec byla snaha generovat atrioventikulární blokády II. stupně pomocí generativních kompetitivních sítí (GAN). Úspěšnost augmentace byla hodnocena přidáním různě kombinovaných syntetických dat do trénovacích množin pro EKG klasifikátor v podobě hluboké neuronové sítě.
|
|
|
Model fibrilace síní
Ředina, Richard ; Smíšek, Radovan (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce je vytvořit 3D elektroanatomický model srdečních síní schopný simulovat fibrilaci síní. Pro řízení modelu byly vybrány diferenciální rovnice FitzHugova-Nagumova modelu, které popisují změnu napětí na buněčné membráně. Rovnice mají zavedené parametry, jejichž úprava vede ke změnám chování modelu. Simulace byly prováděny v prostředí COMSOL Multiphysics. V prvním kroku byly simulace prováděny na 2D modelech. Byly vytvořeny simulace zdravého srdce, flutteru síní a síňové fibrilace. Nabyté poznatky posloužily jako základ pro vytvoření 3D modelu na němž byla simulována fibrilace síní na podkladě ektopické aktivity a reentry mechanismu. Bylo dosaženo přesvědčivých výsledků v souladu s použitou literaturou. Výhodami výpočetního modelování je jeho dostupnost, nulová etická zátěž a možnost simulovat i vzácnější arytmie. Nevýhodou zvoleného postupu je nutnost volby mezi přesností a výpočetní náročností simulací.
|
|
|
Shluková analýza v oblasti biosignálů
Kalous, Stanislav ; Archalous, Tomáš (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá využitím shlukové analýzy při vyhodnocování dlouhodobých elektrokardiogramů (EKG). Pro předzpracování EKG záznamu byla použita lineární filtrace. Segmentování EKG signálu na jednotlivé srdeční cykly bylo provedeno na základě detekce QRS komplexu a následné aplikaci algoritmů dynamického borcení časové osy. K aplikaci všech uvedených postupů a interpretaci výsledků byl vytvořen v prostředí Matlab program Shluková analýza. Výsledky práce potvrzují, že shluková analýza je schopná rozpoznat srdeční arytmie typické tvarovou odlišností od normálních srdečních cyklů.
|
|
|
Vysokonapěťové zdroje pro střídavou elektroporaci buněk
Folprecht, Martin ; Drábek,, Pavel (oponent) ; Damec,, Vladislav (oponent) ; Červinka, Dalibor (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá aplikací výkonových polovodičových měničů v oblasti experimentální medicíny. V textu jsou shrnuty stávající poznatky o relativně nové metodě elektroporace a popsána současná řešení výkonových měničů používaných k těmto účelům. Stěžejní část práce popisuje návrh a fyzickou realizaci střídavého vysokonapěťového elektroporačního generátoru. Závěrečná část dokumentuje experimentální ověření funkce realizovaného generátoru.
|
|
|
Automatická detekce -vlny ve 12svodovém EKG
Khunová, Martina ; Filipenská, Marina (oponent) ; Ředina, Richard (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá automatickou detekcí delta vlny z 12svodového EKG v programu Matlab. V teoretické části je stručně popsána anatomie a fyziologie srdce, dále je čtenáři představen Wolf-Parkinson-Whiteův syndrom a přes projevy delta vlny na elektrokardiogramu se dostáváme k popisu lineárních filtrů a metodě detekce QRS komplexů založené na obálce filtrovaného signálu. V prvním kroku praktické části je zkonstruován detektor QRS komplexů, na nějž navazuje detektor delta vln. Detekce delta vlny probíhá na základě změření doby trvání peaku a jeho následná derivace. Detektor byl otestován na databázi, jejíž data byla nasnímána u dětských pacientů.
|
|
|
Vysokonapěťové zdroje pro střídavou elektroporaci buněk
Folprecht, Martin ; Drábek,, Pavel (oponent) ; Damec,, Vladislav (oponent) ; Červinka, Dalibor (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá aplikací výkonových polovodičových měničů v oblasti experimentální medicíny. V textu jsou shrnuty stávající poznatky o relativně nové metodě elektroporace a popsána současná řešení výkonových měničů používaných k těmto účelům. Stěžejní část práce popisuje návrh a fyzickou realizaci střídavého vysokonapěťového elektroporačního generátoru. Závěrečná část dokumentuje experimentální ověření funkce realizovaného generátoru.
|
|
|
Algoritmy pro zlepšení detekce vybraných arytmií v EKG
Šandová, Hana ; Ředina, Richard (oponent) ; Novotná, Petra (vedoucí práce)
Práce se zabývá navyšováním datových sad arytmií v EKG, které bývají v databázích méně často zastoupené. Teoretická část je věnována literární rešerši odborných prací, které se zabývají klasifikátory srdečních arytmií s využitím hlubokého učení a augmentací EKG signálů. V praktické části byly realizovány generátory šumu, které by po přičtení do reálně změřených signálů mohly obohatit datovou sadu. Také byla realizována metoda pro augmentaci flutteru síní. Byly vytvořeny funkce, které uměle vytvářejí signály napodobující atrioventikulární blokády II. a III. stupně. Nakonec byla snaha generovat atrioventikulární blokády II. stupně pomocí generativních kompetitivních sítí (GAN). Úspěšnost augmentace byla hodnocena přidáním různě kombinovaných syntetických dat do trénovacích množin pro EKG klasifikátor v podobě hluboké neuronové sítě.
|
host ::
RSS.