Automatická klasifikace spánkových fází z polysomnografických dat
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá automatickou klasifikací polysomnografických záznamů, která je založená na analýze parametrů v časové a 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. Klasifikace je poté provedena pomocí metody SVM a zhodnocení úspěšnosti klasifikace je provedeno pomocí senzitivity, specificity a procentuální úspěšnosti. Práce byla provedena v programovém prostředí MATLAB.
The thesis is focused on automatic classification of polysomnographic signals based on various parameters in time and frequency domain. The parameters are acquired from 30 seconds long segments of EEG, EMG and EOG signals recorded during different sleep stages. The parameters used for automatic classification of sleep stages are selected according to statistical analysis. Classification is performed using the SVM method and evaluation of the success of the classification is done using sensitivity, specificity and percentage success. Classification method was implemented using Matlab.
The thesis is focused on automatic classification of polysomnographic signals based on various parameters in time and frequency domain. The parameters are acquired from 30 seconds long segments of EEG, EMG and EOG signals recorded during different sleep stages. The parameters used for automatic classification of sleep stages are selected according to statistical analysis. Classification is performed using the SVM method and evaluation of the success of the classification is done using sensitivity, specificity and percentage success. Classification method was implemented using Matlab.
Description
Citation
KŘÍŽENECKÁ, T. Automatická klasifikace spánkových fází z polysomnografických dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2017.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Biomedicínské inženýrství a bioinformatika
Comittee
doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (předseda)
doc. Mgr. Ctirad Hofr, Ph.D. (místopředseda)
doc. RNDr. Martin Kovár, Ph.D. (člen)
Ing. Marina Ronzhina, Ph.D. (člen)
Ing. Denisa Maděránková, Ph.D. (člen)
Ing. Vratislav Čmiel, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2017-06-06
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Doc. Kovár položil otázku: Invazivnost měřících metod.
Doc. Kovár položil otázku: Co znamená ve vašem případě veličina entropie
Doc. Hofr položil otázku: Jak dlouhá byla minimální délka spánku, která vykazovala všechny epochy spánku?
Doc. Kolář položil otázku: Jakým způsobem jste počítala spektrum?
Studentka obhájila bakalářskou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení