Detekce začátku a konce komplexu QRS s využitím hlubokého učení

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá problematikou automatického měření doby trvání QRS komplexů v EKG signálech. Zvláštní důraz je zde pak kladen na možnosti automatické detekce komplexů QRS při současném buzení srdeční tkáně kardiostimulátorem. Obsah této práce je řazen do čtyř logických celků, kdy se v první části věnuje srdci jako orgánu. Popisuje vznik a šíření vzruchu v srdci, jeho možné patologie a jejich projevy v EKG záznamu, dále se zde věnuje kardiostimulaci a měření EKG záznamu při současné kardiostimulaci. Druhá část práce obsahuje stručný úvod do tématu strojového a hlubokého učení. Třetí část práce obsahuje rešerše aktuálních přístupů využívající k řešení detekce QRSd metody založené na hlubokém učení. Čtvrtá část se pak zabývá návrhem a implementací vlastního modelu hlubokého učení, schopného detekovat začátky a konce QRS komplexů z EKG záznamů. Je zde popsáno předzpracovaní dat realizované v programovacím prostředí MATLAB. Samotná implementace modelu byla uskutečněna v programovacím jazyce Python za využití modulů PyTorch a NumPy.
This thesis deals with the issue of automatic measurement of the duration of QRS complexes in ECG signals. Special emphasis is then placed on the possibility of automatic detection of QRS complexes while exciting cardiac tissue with a pacemaker. The content of this work is divided into four logical units, where the first part deals with the heart as an organ. It describes the origin and spread of excitement in the heart, its possible pathologies and their manifestations in ECG recording, it also deals with pacing and measuring ECG recording during simultaneous pacing. The second part of the thesis contains a brief introduction to the topic of machine and deep learning. The third part of the thesis contains a search of current approaches using methods based on deep learning to solve the detection of QRSd. The fourth part deals with the design and implementation of its own model of deep learning, able to detect the beginnings and ends of QRS complexes from ECG recordings. It describes the data preprocessing implemented in the MATLAB programming environment. The actual implementation of the model was performed in the Python using the PyTorch and NumPy moduls.
Description
Citation
MALINA, O. Detekce začátku a konce komplexu QRS s využitím hlubokého učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Ivo Provazník, Ph.D. (předseda) Ing. Marina Ronzhina, Ph.D. (místopředseda) Ing. Kateřina Jurečková (člen) Ing. Oto Janoušek, Ph.D. (člen) Mgr. Zdenka Fohlerová, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2021-06-10
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Ronzhina položila dotaz na vstupy a výstupy modelu. Prof. Provazník položil dotaz na možné pokračování v práci s cílem zlepšení výsledků, doplnění bodů zadání, využití více dat a časovou náročnost výpočtu. Student neobhájil diplomovou práci.
Result of defence
práce nebyla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO