|
|
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 %).
|
|
|
Využití prvků hodnotového inženýrství pro realizaci vybrané stavby v obci
Chytková, Markéta ; Hanák,, Tomáš (oponent) ; Puchýř, Bohumil (vedoucí práce)
Cílem mé práce na téma Využití prvků hodnotového inženýrství pro realizaci staveb v obci je srovnat metody hodnocení veřejných zakázek v obci a metody hodnocení za pomocí prvků hodnotového inženýrství. Ve městě Dobruška se realizovalo výběrové řízení na rekonstrukci Šubertova náměstí. V práci je ukázán způsob vyhodnocení jednotlivých soutěžních nabídek samotného města Dobrušky v podlimitním zjednodušeném řízení a vyhodnocení soutěžních nabídek pomocí zvolení více hodnotících kritérií a zvolením nejvýhodnější nabídky s nejvyšší mírou efektivnosti.
|
|
|
Statistické klasifikační metody
Barvenčík, Oldřich ; Žák, Libor (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá vybranými klasifikačními metodami. Jsou zde popsány základy shlukové analýzy, diskriminační analýzy a teorie klasifikačních stromů. Použití metod je ukázáno při klasifikaci simulovaných dat, výpočet je proveden v programu STATISTICA. V praktické části práce pak následuje porovnání metod při klasifikaci reálných datových souborů různých rozsahů. Klasifikačními metodami je také řešena reálná úloha – predikce znečištení ovzduší na základě předpovědi počasí.
|
|
|
Automatická klasifikace spánkových fází z polysomnografických dat
Vávrová, Eva ; Potočňák, Tomáš (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá analýzou polysomnografických záznamů, která je založená na výpočtu vybraných parametrů v časové, frekvenční a časově-frekvenční oblasti. Parametry jsou počítány z 30s úseků EEG, EMG a EOG signálů snímaných v průběhu různých spánkových fází. Pomocí statistické analýzy jsou vybrány parametry, které jsou vhodné pro následnou automatickou klasifikaci spánkových fází, která je zrealizována pomocí umělé neuronové sítě, k-NN klasifikátoru a lineární diskriminační analýzy. V rámci této práce byl vytvořen program s grafickým uživatelským rozhraním v prostředí MATLAB.
|
|
|
Modelování predikce bankrotu stavebních podniků
Burdych, Filip ; Kuběnka,, Michal (oponent) ; Karas, Michal (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá studií bankrotních modelů pro stavební podniky působící v České republice. Teoretická část definuje pojmy stěžejní pro pochopení problematiky práce. V analytické části je otestováno pět vybraných existujících bankrotních modelů na analyzovaném vzorku a výsledná úspěšnost je porovnána s tou původní. Na základě získaných poznatků je poté vyvinut nový bankrotní model.
|
|
|
Měření úvěrového rizika podniků zpracovatelského průmyslu v České republice
Karas, Michal ; Dohnal, Mirko (oponent) ; Hrvolová, Božena (oponent) ; Myšková, Renáta (oponent) ; Režňáková, Mária (vedoucí práce)
Cílem disertační práce je odvození nového modelu predikce bankrotu podniku a navržení způsobu jeho využití k měření úvěrového rizika podniku. Východiskem práce byla analýza tradičních přístupů a modelů k predikci bankrotu. Bylo zjištěno, že tyto tradiční přístupy nejsou v aktuálních podmínkách dostatečně efektivní a je nutné formulovat nové modely. Na základě identifikace nedostatků těchto tradičních modelů byly odvozeny dvě řady nových modelů. První řada modelů využívá klasického parametrického přístupu k predikci bankrotu, druhá řada aplikuje novější neparametrický přístup. Pro sestavení nového modelu byl navržen nový metodický postup. Dále byly analyzovány faktory, které mohou idenfitikovat riziko hrozícího bankrotu. Bylo zjištěno, že významné projevy bankrotu je možné identifikovat i pět let předem. Na základě tohoto poznatku byly sestaveny model, který využívá jak statických tak dynamických proměnných k predikci bankrotu. Celková přesnost vytvořeného modelu činí 92,27% správně klasifikovaných aktivních podniků a 95,65% bankrotních podniků.
|
|
|
Processing of image sequences from fundus camera
Klimeš, Filip ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
The aim of my master's thesis was to propose a method of retinal sequence analysis which will evaluate the quality of each frame. In the theoretical part, I will also deal with the properties of retinal sequences and the way of registering the images of the fundus camera. In the practical part the method of evaluating image quality is implemented. This algorithm is tested on real retinal sequences and its success is assessed. This work also evaluates the impact of proposed method on the registration of retinal images.
|
|
|
Modelování predikce bankrotu stavebních podniků
Srbová, Pavla ; Kuběnka,, Michal (oponent) ; Karas, Michal (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na vytvoření bankrotního modelu pro podniky ze stavebního průmyslu v České republice za využití diskriminační analýzy. V teoretické části je vymezen pojem bankrotní model, dále je tato část zaměřena na zařazení bankrotních modelů do ekonomie, pohled do jejich historie, popis vybraných modelů a stručnou charakteristiku stavebního průmyslu. V praktické části je nejprve určena spolehlivost vybraných bankrotních modelů a následně je sestaven nový bankrotní model.
|
|
| |
|
|
Weighted Data Depth and Depth Based Discrimination
Vencálek, Ondřej ; Hlubinka, Daniel (vedoucí práce) ; Anděl, Jiří (oponent) ; Malý, Marek (oponent)
Hloubka dat je jedním z neparametrických nástrojů pro analýzu mnohorozměrných dat. Práce nově zavádí zobecnění poloprostorové hloubky, tzv. váženou hloubku dat. Vážená hloubka není obecně afinně invariantní, má však některé dobré vlastnosti, například že její centrální oblasti (oblasti s největší hloubkou) mohou být nekonvexní. Práce se dále zabývá možností aplikace metodologie hloubky dat v diskriminační analýze. Přehled klasifikátorů založených na hloubce dat je doplněn o návrh nového klasifikátoru, který je modifikací metody k nejbližších sousedů. Kvalita klasifikátorů je vyšetřována jak teoreticky (asymptotické vlastnosti), tak i v krátké simulační studii. V závěru je poukázáno na výhody, které lze získat použitím nově navržené vážené hloubky dat.
|
host ::
RSS.