|
|
Měření zkreslení signálu EKG
Požár, Pavel ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá elektrokardiogramem a jeho zkreslením, které způsobuje chyby, díky kterým lékař může stanovit špatnou diagnózu. V teoretické části práce je stručné popsán elektrokardiogram, teorie o vlnkové transformaci, dále seznámení se s kompresí signálů a informace o rozměřování signálu EKG. V hlavní teoretické části jsou popsány metody, které slouží pro zhodnocení signálu a tím určení velikosti zkreslení. Obsahuje známé metody, ale také metodu vlastního návrhu založenou na rozměření EKG signálu. V praktické části práce jsou ověřeny některé popsané metody. Testovány jsou pro dva různé kompresní algoritmy, které způsobují různě velké zkreslení. V poslední části práce bylo zkreslení otestováno na vliv z hlediska stanovení špatné diagnózy.
|
|
| |
|
|
Analýza rytmu z intervalů RR
Novotný, Jiří ; Škutková, Helena (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce řeší problematiku automatické klasifikace srdečního rytmu, založené na posloupnosti RR intervalů. Její teoretická část se zabývá charakteristikou arytmií, které byly klasifikovány, a principy detektorů a klasifikátorů použitých v této práci. V praktické části byl v Matlabu realizován detektor komplexů QRS založený na výpočtu obálky EKG signálu. Dále byl vytvořen algoritmus ke klasifikaci arytmií na základě analýzy RR intervalů. Spolehlivost detektoru a účinnost klasifikátoru byla ověřena na standardní databázi CSE. Senzitivita detektoru byla 98,28% a jeho pozitivní prediktivní hodnota byla 98,38%. Diagnózy realizovaného klasifikátoru se v 73,17% shodovaly s diagnózami kardiologů.
|
|
| |
|
|
Detekce komplexů QRS s využitím vlnkové transformace
Kocian, Ondřej ; Provazník, Ivo (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou konstrukce detektoru QRS komplexů s využitím vlnkové transformace. Detekce QRS komplexů je velice významná, protože z ní lze automatizovaně získat tepovou frekvenci, popřípadě se využívá pro kompresi dat EKG signálu. Návrh detektoru lze provést mnoha způsoby, v tomto projektu byly zmíněny a následně odzkoušeny jen některé varianty. Princip navrženého detektoru počítá s rozložením signálu pomocí vlnkové transformace na jednotlivá pásma, tyto poté převádí do absolutní hodnoty, aby bylo možno účinně stanovit nadprahové výchylky signálu – předpokládané pozice QRS komplexů. Předpokládané pozice QRS ze všech pásem jsou následně mezi sebou porovnány a pokud se daná pozice vyskytne nejméně ve dvou sousedních pásmech, je uznána za právoplatný QRS komplex. K tomuto navrženému detektoru byly zmíněny ještě dvě modifikace, jejichž cíl byl zvýšit celkovou účinnost detekčního algoritmu. První z nich, využivající obálky signálu, neměla příliš pozitivní vliv na detekční účinnost. Druhá metoda, využívající kombinovaný signál ze tří pseudoortogonálních svodů, naopak vedla k navýšení detekční účinnosti. Samotný detektor a jeho případné modifikace byly nakonec odzkoušeny na signálech z knihovny CSE (na svodech II, V2 a V6).
|
|
|
Software pro ruční rozměření signálů EKG
Jež, Radek ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá hodnocením EKG ve smyslu klasifikace rytmu a analýzy HRV. V teoretické části práce jsou popsány základy fyziologie srdce a jeho obvyklé patologie, základy elektrokardiografie, hodnocení EKG a standardy metod hodnocení HRV. V praktické části jsou popsány algoritmy použité ve vytvořené aplikaci. Jde především o postup hodnocení rytmu, eliminaci ektopických rytmů a chyb rozměření, přípravu dat k vyhodnocení HRV, odstranění trendu z DES a metody hodnocení HRV. Vytvořený program byl testován na záznamech databáze CSE a MIT-BIH. Pro nedostatek vhodných dat a absenci diagnózy testovaných dat nemohly být otestovány všechny klasifikační schopnosti použitých algoritmů. Testovaná část programu se jevila jako spolehlivá a funkční.
|
|
|
Modelování RR intervalů
Jach, Daniel ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Kubičková, Alena (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřená na modelování RR intervalů. Jsou vytvářeny modely, které ilustrují funkci kardiovaskulárního systému, především za účelem testování různých metod vyjádření, odstranění trendu a analýzy signálů variability srdečního rytmu. Práce se pak konkrétně zabývá popisem a realizací IPFM modelu a modelu podle McSharryho.
|
|
|
Detektor srdečních ozev
Hlaváčová, Kristýna ; Králík, Martin (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí srdečních ozev v signálu.V první polovině je objasněna anatomie, fyziologie kardiovaskulárního systému a srdečních ozev. Dále jsou popsány přístroje pro vyhodnocení fonokardiografických signálů a jejich analýza. Ve druhé polovině je charakterizován algoritmus pro detekci první a druhé srdeční ozvy, jež byl vytvořen v prostředí MATLAB R2014a. V závěru je uvedeno shrnutí realizovaného programu a statistické zhodnocení metody.
|
|
|
Sledování trendů elektrické aktivity srdce časově-frekvenčním rozkladem
Čáp, Martin ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Provazník, Ivo (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na využití časově-frekvenčního rozkladu signálu pro sledování vývojových trendů EKG. Cílem je vytvoření algoritmu, který by sledoval změny ST segmentu v záznamu EKG a jeho realizace programem MATLAB. V práci je rozebrána podstata vzniku EKG a jeho měření. Pro výpočty trendů je po načtení signálu nutné předzpracování signálu, které se skládá z filtrace a detekce potřebných bodů v EKG signálu. Pro rozklad signálu, jako i filtraci a rozměření signálu, je využívána vlnková transformace. Jako zdroj dat je využita databáze biomedicínských dat physionet. Jako výsledek algoritmu jsou vykresleny trendy ST segmentu pro 3 záznamy od 3 různých pacientů a jejich porovnání s referenční metodou hodnocení ST segmentu. Pro hodnocení stability srdce jako systému byly navrženy metody sledující změny polohy maximální hodnoty ve dvojpásmech spektra a metoda poincareho mapování. Realizovaný algoritmus je přiložený k této práci.
|
|
|
Segmentace EEG signálů
Nečadová, Anežka ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Kubicová, Vladimíra (vedoucí práce)
Předmětem této bakalářské práce je seznámení se signálem EEG. Jsou zde rozebrány jeho vlastnosti, použití a způsoby zpracování. Hlavní část se zabývá segmentací EEG signálu. Dvě metody segmentace jsou realizovány v programu Matlab, a to adaptivní segmentace na základě míry diference střední amplitudy a míry diference střední frekvence a adaptivní segmentace na základě míry diference odhadnuté z rychlé Fourierovy transformace. Funkčnost algoritmu je ověřena na reálných EEG signálech.
|
host ::
RSS.