|
|
Detekce komplexů QRS ve vícesvodových signálech EKG
Šlancar, Matěj ; Smital, Lukáš (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámit se s principy softwarové detekce QRS komplexů, jež vychází z různých kombinací ortogonálních (pseudoortogonálních) svodů. Práce popisuje hlavní komponenty EKG signálu, dále výběr metod, pomocí kterých lze v ortogonálních svodech komplexy detekovat a na závěr pak zhodnocení účinnosti vybraných metod a porovnání použitých přístupů s výsledky jiných autorů. Funkčnost detekčních algoritmů byla ověřena na signálech standardní knihovny CSE.
|
|
|
Detekce K-komplexů ve spánkových signálech EEG
Hlaváčová, Kristýna ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce K-komplexů ve spánkových signálech EEG. Záznam z elektroencefalografu je důležitý pro neinvazivní diagnostiku a výzkum aktivity mozku. Snímaný signál se používá pro vyšetření fází spánku, projevů poruch, stavů vědomí a vlivů různých látek. Tato práce se věnuje automatické detekci K-komplexů, jelikož manuální označování grafoelementů je komplikované. Bylo využito dvou přístupů-Stockwellovy transformace a filtrace pásmovou propustí s následnou aplikací operátoru TKEO. Algoritmy byly vytvořeny v prostředí MATLAB R2014a.
|
|
|
Detekce komplexů QRS ve vícesvodových signálech EKG
Dufková, Barbora ; Němcová, Andrea (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámit čtenáře se základními metodami detekce QRS komplexů ve vícesvodovém signálu EKG a s možnostmi implementace těchto metod v programu Matlab. V práci jsou nejprve popsány způsoby předzpracování signálu, které vychází z trojice ortogonálních, příp. pseudoortogonálních svodů. Dále jsou zde popsány mnou realizované i některé pokročilejší nerealizované metody. Realizované metody jsou testovány na databázi CSE. Poslední částí práce je porovnání s výsledky jiných autorů, kteří své algoritmy testovali také na CSE databázi.
|
|
|
K-complex detection in sleep EEG
Bjelová, Martina ; Mézl, Martin (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
This paper addresses detecting of K-complexes in sleeping EEG records. Polysomnography is the method, which is used for diagnostic and following therapy of many sleep disorders. For identifnging of sleep stages it is fundamental to know graphoelements, in which they are situate. K-complex is important indicator of second sleep stange and hence is essencial to know to detect this pattern. In this paper we focus on design and implementation of more algorithms for detection of these patterns with various characteristics. Among the proposed methods, the wavelet transform method was best evaluated. Performance of this detection reached values the average senzitivity 63,83 % and average positive predictive value 44,07 %.
|
|
|
Automatická detekce K-komplexů ve spánkových signálech EEG
Pecníková, Michaela ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problémem detekce K-komplexů ve spánkovém EEG. Studium spánku je velmi důležité pro diagnostiku mozkových poruch a pro analýzu mozkových aktivit. Vzhledem k tomu, že K-komplex může mít širokou škálu tvarů, je velmi obtížné detekovat K-komplexy ručně. V této práci prezentuji automatickou metodu detekce K-komplexů založenou na vlnkové transformaci, TKEO a dále metodu klasifikace za pomoci dopředné neuronové sítě. Výkon detekce dosáhl hodnot v rozmezí 52,9 až 83,6 %.
|
|
|
Detekce komplexů QRS ve vícesvodových signálech EKG
Dufková, Barbora ; Němcová, Andrea (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámit čtenáře se základními metodami detekce QRS komplexů ve vícesvodovém signálu EKG a s možnostmi implementace těchto metod v programu Matlab. V práci jsou nejprve popsány způsoby předzpracování signálu, které vychází z trojice ortogonálních, příp. pseudoortogonálních svodů. Dále jsou zde popsány mnou realizované i některé pokročilejší nerealizované metody. Realizované metody jsou testovány na databázi CSE. Poslední částí práce je porovnání s výsledky jiných autorů, kteří své algoritmy testovali také na CSE databázi.
|
|
|
Detekce K-komplexů ve spánkových signálech EEG
Hlaváčová, Kristýna ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce K-komplexů ve spánkových signálech EEG. Záznam z elektroencefalografu je důležitý pro neinvazivní diagnostiku a výzkum aktivity mozku. Snímaný signál se používá pro vyšetření fází spánku, projevů poruch, stavů vědomí a vlivů různých látek. Tato práce se věnuje automatické detekci K-komplexů, jelikož manuální označování grafoelementů je komplikované. Bylo využito dvou přístupů-Stockwellovy transformace a filtrace pásmovou propustí s následnou aplikací operátoru TKEO. Algoritmy byly vytvořeny v prostředí MATLAB R2014a.
|
|
|
K-complex detection in sleep EEG
Bjelová, Martina ; Mézl, Martin (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
This paper addresses detecting of K-complexes in sleeping EEG records. Polysomnography is the method, which is used for diagnostic and following therapy of many sleep disorders. For identifnging of sleep stages it is fundamental to know graphoelements, in which they are situate. K-complex is important indicator of second sleep stange and hence is essencial to know to detect this pattern. In this paper we focus on design and implementation of more algorithms for detection of these patterns with various characteristics. Among the proposed methods, the wavelet transform method was best evaluated. Performance of this detection reached values the average senzitivity 63,83 % and average positive predictive value 44,07 %.
|
|
|
Detekce komplexů QRS ve vícesvodových signálech EKG
Šlancar, Matěj ; Smital, Lukáš (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámit se s principy softwarové detekce QRS komplexů, jež vychází z různých kombinací ortogonálních (pseudoortogonálních) svodů. Práce popisuje hlavní komponenty EKG signálu, dále výběr metod, pomocí kterých lze v ortogonálních svodech komplexy detekovat a na závěr pak zhodnocení účinnosti vybraných metod a porovnání použitých přístupů s výsledky jiných autorů. Funkčnost detekčních algoritmů byla ověřena na signálech standardní knihovny CSE.
|
|
|
Automatická detekce K-komplexů ve spánkových signálech EEG
Pecníková, Michaela ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problémem detekce K-komplexů ve spánkovém EEG. Studium spánku je velmi důležité pro diagnostiku mozkových poruch a pro analýzu mozkových aktivit. Vzhledem k tomu, že K-komplex může mít širokou škálu tvarů, je velmi obtížné detekovat K-komplexy ručně. V této práci prezentuji automatickou metodu detekce K-komplexů založenou na vlnkové transformaci, TKEO a dále metodu klasifikace za pomoci dopředné neuronové sítě. Výkon detekce dosáhl hodnot v rozmezí 52,9 až 83,6 %.
|
host ::
RSS.