|
|
Moderní řečové příznaky používané při diagnóze chorob
Bílý, Ondřej ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá diagnózou Parkinsonovy choroby na základě analýzy řečového signálu. Na začátku práce je popsána tvorba řečového signálu. Následuje popis analýzy řečového signálu, jeho předzpracování a následná extrakce příznaků. Dále je popsána Parkinsonova choroba a změna řečového signálu při tomto postižení. V následující části jsou popsány příznaky, které se používají pro diagnózu Parkinsonovy choroby (FCR, VSA, VOT atd.). Další část práce se zabývá metodami redukce a výběru příznaků pomocí učících se algoritmů (SVM, ANN, k-NN) a jejich následné ohodnocení. V poslední části diplomové práce je popsán vytvořený program pro počítání příznaků. Dále je popsán výběr příznaků a na konec jsou zhodnoceny všechny dosažené výsledky.
|
|
|
Detekce paroxysmální fibrilace a flutteru síní
Krmela, Jan ; Němcová, Andrea (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou fibrilace a flutteru síní, patofyziologií těchto arytmií a jejich automatickou detekcí. Obsahuje teoretický úvod, potřebný k pochopení bazální anatomie srdce, jeho činnosti, vzniku a popisu elektrokardiogramu a kapitolu o srdečních arytmiích. Dále obsahuje rešerši o automatické detekci fibrilace síní. V práci je také popsána databáze, se kterou se pracuje v praktické části. Samotná realizace klasifikace srdečního rytmu a automatické detekce začátků a konců paroxysmálních epizod je provedena v prostředí MATLAB, navrhnutý algoritmus je otestovaný na popisovaných databázích a jsou vyhodnoceny jeho výsledky.
|
|
|
Automaticka diagnostika 12svodoveho EKG pomoci hlubokeho uceni
Blaude, Ondřej ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Provazník, Valentine (vedoucí práce)
Tato diplomová práce má za cíl prozkoumat problematiku automatické diagnostiky EKG, a to na dvanáctisvodových záznamech. Tato problematika je řešena standardními metodami, jako například náhodný les, umělé neuronové sítě nebo K-nejbližších sousedů. Díky své schopnosti samostatně extrahovat příznaky se ale těší oblibě i metody hlubokého učení. Všechny tyto metody jsou popsány v teoretické části. V praktické části byly navrženy deeplearningové modely, jejichž funkčnost byla ověřována za pomoci dat z databáze PhysioNet. Byly vytvořeny dva pilotní modely, které byly následně optimalizovány. Z celého progresu optimalizace parametrů jsou k dispozici tři modely, z nichž nejlepší dosahuje F1 skóre 87,35 % a přesnosti 83,7 %, a druhý nejlepší dosahuje F1 skóre 77,74 % a přesnosti 84,53 %. Výsledky, kterých bylo dosaženo, jsou diskutovány a porovnány s výsledky podobných publikací.
|
|
|
Diagnostika stavu stroje/strojních součástí pomoci fuzzy množin
Horák, Roman ; Zuth, Daniel (oponent) ; Marada, Tomáš (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá využitím fuzzy logiky v oblasti technické diagnostiky. Práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. V teoretické části je popsána technická diagnostika, fuzzy logika a genetický algoritmus. Na teoretickou část navazuje část praktická, ve které je fuzzy logika odzkoušena na Iris datasetu a následně jsou nabyté znalosti aplikovány na technický dataset vyhodnocující poruchové stavy stroje. Na závěru kapitol obou datasetů jsou shrnuty a zhodnoceny výsledky. Poslední kapitola praktické části je věnována popisu vytvořených skriptů v softwaru Matlab 2022b. Součástí práce jsou přílohy, ve kterých jsou uloženy vytvořené FIS modely a napsané skripty.
|
|
|
Detekce paroxysmální fibrilace a flutteru síní
Krmela, Jan ; Němcová, Andrea (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou fibrilace a flutteru síní, patofyziologií těchto arytmií a jejich automatickou detekcí. Obsahuje teoretický úvod, potřebný k pochopení bazální anatomie srdce, jeho činnosti, vzniku a popisu elektrokardiogramu a kapitolu o srdečních arytmiích. Dále obsahuje rešerši o automatické detekci fibrilace síní. V práci je také popsána databáze, se kterou se pracuje v praktické části. Samotná realizace klasifikace srdečního rytmu a automatické detekce začátků a konců paroxysmálních epizod je provedena v prostředí MATLAB, navrhnutý algoritmus je otestovaný na popisovaných databázích a jsou vyhodnoceny jeho výsledky.
|
|
|
Moderní řečové příznaky používané při diagnóze chorob
Bílý, Ondřej ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá diagnózou Parkinsonovy choroby na základě analýzy řečového signálu. Na začátku práce je popsána tvorba řečového signálu. Následuje popis analýzy řečového signálu, jeho předzpracování a následná extrakce příznaků. Dále je popsána Parkinsonova choroba a změna řečového signálu při tomto postižení. V následující části jsou popsány příznaky, které se používají pro diagnózu Parkinsonovy choroby (FCR, VSA, VOT atd.). Další část práce se zabývá metodami redukce a výběru příznaků pomocí učících se algoritmů (SVM, ANN, k-NN) a jejich následné ohodnocení. V poslední části diplomové práce je popsán vytvořený program pro počítání příznaků. Dále je popsán výběr příznaků a na konec jsou zhodnoceny všechny dosažené výsledky.
|
|
|
Srovnání vybraných klasifikačních metod pro vícerozměrná data
Stecenková, Marina ; Řezanková, Hana (vedoucí práce) ; Berka, Petr (oponent)
Cílem této diplomové práce je srovnání vybraných klasifikačních metod, a to logistické regrese (binární a multinomické), vícevrstvého perceptronu a klasifikačních stromů CHAID a CRT. V první části je připomenut teoretický základ těchto metod a vysvětlena podstata parametrů modelu. V další části jsou na šesti datových souborech aplikovány výše uvedené klasifikační metody a následně porovnány výstupy těchto metod. Důraz je kladen zejména na hodnocení diskriminační síly modelů. Této problematice je věnována samostatná kapitola. Hodnocení diskriminační síly modelu je založeno na celkové úspěšnosti, F-míře a velikosti plochy pod ROC křivkou. Přínosem práce není pouze srovnání vybraných klasifikačních metod na základě statistik hodnotících diskriminační sílu modelů, ale také celkový přehled o přednostech a nedostatcích jednotlivých metod.
|
host ::
RSS.