OPRAVILOVÁ, K. Segmentace signálu EKG na základě kvality odhadnuté z akcelerometrických dat a komprese kvalitních segmentů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.
Studentka se ve své práci zabývá segmentací signálu EKG na základě dat z akcelerometru a následnou kompresí kvalitních úseků. Nutno podotknout, že toto téma je nové a zatím nepublikované, z čehož vyplývá nejen značná složitost práce, ale také absence literárních zdrojů, ze kterých by bylo možné přímo čerpat. Pro tuto práci bylo nutné nasnímat vlastní data pomocí mobilního záznamníku EKG a ACC Bittium Faros. Studentka nasnímala 20 24hodinových signálů u 10 subjektů. Na základě svých dlouhodobých zkušeností s analýzou EKG manuálně oanotovala tři 24hodinové signály z hlediska kvality, což zabralo řádově desítky hodin. Z těchto tří signálů dále extrahovala příznaky a ty použila jako vstup do algoritmů strojového učení. Jako nejlepší se ukázala metoda strojového učení Bagged Tree dosahující přesnosti 89,7 % při 5násobné křížové validaci. Přesnost dosažená na testovací množině se pohybuje okolo 80 %. Dále studentka v práci prezentuje nový princip v oblasti komprese EKG založený právě na předchozí segmentaci signálu do tří tříd kvality. Signál v nejhorší třídě kvality je zahozen, zbylá část signálu je následně komprimována metodou založenou na vlnkové transformaci, nulování nejvyšších frekvenčních pásem a RLE. Práce je logicky členěna. Od úvodu po závěr má 51 stran a obsahuje 38 literárních zdrojů, z nichž více než polovina jsou recenzované články, konferenční příspěvky a knihy. Z formálního hlediska je práce na průměrné úrovni (překlepy, kvalita některých obrázků). Obsah kapitol 8 a 9 by si vzhledem ke své významnosti zasloužil více prostoru a detailnější popis. Tuto pilotní studii však považuji za přínosnou a využitelnou pro další výzkum v této oblasti. Nasnímané a oanotované signály budou využity jako součást nové, volně dostupné databáze na Physionetu. Studentka na své diplomové práci aktivně pracovala během celého roku a chodila pravidelně konzultovat. Zadání diplomové práce bylo splněno.
Diplomová práce se věnuje dvěma rozdílným tématům, která spojuje jejich potenciální možnost využití v telemedicíně. Jedná se o odhad kvality EKG signálů a jejich kompresi. Druhé zmíněné téma se v práci zmiňuje pouze okrajově a větší pozornost je věnována identifikaci a klasifikaci úseků EKG signálu dle jejich kvality do tří tříd. Studentka v práci otevírá inovativní téma, kterým je nepřímý odhad kvality EKG posuzovaný na základě souběžně měřených akcelerometrických dat pomocí tříosého akcelerometru. Metoda spočívá v extrakci příznaků z akcelerometrických dat a trénování klasifikačního modelu pomocí předem anotovaných EKG signálů. Studentka také investovala spoustu úsilí při samotném manuálním hodnocení kvality tří 24-hodinových EKG záznamů. To je z hlediska práce klíčové, protože doposud neexistuje žádná anotovaná databáze EKG signálů, která by se zaměřovala na identifikaci a klasifikaci úseků EKG signálu dle jejich kvality. Dosažené výsledky naznačují, že existuje značná korelace mezi pohybem pacienta a kvalitou EKG záznamu a že má smysle tuto metodu do budoucna rozvíjet. K práci mám jen pár poznámek. Není zřejmé, jak se 1s okno pro výpočet příznaků pohybuje po signálu. Jaký je posun/překryv? Tabulka 2 není v sekundách, jak naznačuje text, ale ve vzorcích. V práci také postrádám podrobnější analýzu jednotlivých použitých příznaků. Z formálního hlediska bych vytkl především horší kvalitu některých obrázků způsobenou nevhodným exportem z Matlabu a také časté odtékání obrázků i tabulek na novou stranu. Celkově považuji práci za zdařilou.
eVSKP id 118341