DOLEŽALOVÁ, R. Použití umělých neuronových sítí pro klasifikaci srdečních cyklů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2013.
Předložená práce je věnována automatické klasifikaci EKG pomocí umělých neuronových sítí. V teoretické části jsou uvedený základy elektrokardiografie, kvalitní rešerše metod používaných pro automatickou klasifikaci EKG a základy teorie umělých neuronových sítí. V praktické části byl otestován vliv topologie sítě, nastavení parametrů učení, a také kvality detekce QRS na výsledky klasifikace. V prostředí Matlab byl navržen přehledný program s grafickým uživatelským rozhraním, který umožňuje výběr trénovacích a testovacích dat, návrh neuronové sítě, její naučení a testování. Výsledky klasifikace několika typů QRST segmentů získaných z experimentálních dat byly následně analyzovány, porovnány mezi sebou a s výsledky jiných autorů. V této části mám výhrady jenom k tab.3, která je popsaná příliš obecně. V práci chybí odkazy na dvě položky ze seznamu literatury. Studentka pracovala samostatně a svědomitě, efektivně využívala konzultace. Zadání je splněno v plném rozsahu. Prácí hodnotím jako výbornou.
Studentka nastudovala problematiku klasifikace srdečních cyklů s využitím neuronových sítí a řádně ji v práci popsala. Navrhla a realizovala algoritmus pro klasifikaci experimentálních záznamů do sedmi tříd. Zaměřila se zejména na nalezení vhodného počtu skrytých vrstev a počtu neuronů v nich. Navržený algoritmus otestovala a opatřila jej zdařilým grafickým rozhraním. Po formální stránce je práce na dobré úrovni. Po odborné stránce je práce taktéž velmi zdařilá, text se snadno čte a má veškeré náležitosti. Jedinou výhradu mám k výskytu hodnot, jejichž stanovení nebylo blíže specifikováno. Například cykly mají délku 510 vzorků a nastavení této pevné hodnoty není diskutováno. V grafickém rozhraní je tato hodnota taktéž zadána na pevno bez možnosti změny, což značně omezuje případné další využití programu. Vzhledem k jediné výtce práci hodnotím jako vynikající.
eVSKP id 65373