|
|
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.
|
|
|
Machine learning tools for Diagnosis of Heart Arrhythmia
Shkëmbi, Glejdis ; Vomlelová, Marta (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Název: Nástroje strojového učení pro diagnostiku srdeční arytmie Autor: Glejdis Shkëmbi Katedra / ústav: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D., Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Abstrakt: Elektrokardiogram (EKG) je považován za nejspolehlivější, nejúčinnější a nejnákladnější nástroj používaný ve zdravotnictví k diagnostice srdeční arytmie. Vizuální znázornění EKG signálů manuálně zdravotnickými pracovníky je však složité a časově náročné a může vést k lidským chybám a nepřesnostem při rozpoznávání tepu. V tomto dokumentu jsou porovnávány různé techniky strojového učení pro klasifikaci pěti tříd EKG srdečních tepů pomocí funkcí Discrete Wavelet Transform (DWT). Zejména je zdůrazněna významná úloha statistických prvků koeficientů DWT při rozlišování různými tříd srdečního tepu. Výkonnost modelů byla vyhodnoceny pomocí online databáze arytmií MIT-BIH. Získané výsledky ukazují spolehlivost přístupů založených na strojovém učení pro diagnozy srdeční arytmie z EKG signálů. Klíčová slova: Elektrokardiogram (EKG); Discrete Wavelet Transform (DWT); Support Vector Machine (SVM); Random Forest; Srdeční arytmie.
|
|
|
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 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.