NOREMBERCZYK, A. Automatická detekce ischemie v EKG pomocí umělé neuronové sítě [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2014.
Bakalářská práce je věnována realizaci automatické klasifikace úseků EKG za použití umělé neuronové sítě. Proto byl vytvořen program s grafickým uživatelským rozhraním umožňující výběr dat pro trénování a testování jednotlivých klasifikátorů, nastavení nejdůležitějších parametrů klasifikátorů a porovnání výsledků dosažených při použití různých klasifikátorů a vstupních dat. Práce obsahuje stručnou, ale výstižnou rešerši z oblasti hodnocení EKG a základních principů návrhu a použití umělých neuronových síti. V praktické části je podrobně popsáno zpracování dat a možnosti navrženého GUI. Rovněž je uveden příklad možného postupu pro výběr optimálního nastavení neuronové sítě pro řešení konkrétní klasifikační úlohy. Tato část by mohla obsahovat více příkladů pro detailnější porozumění vlivu výběru vstupních dat na nastavení sítě a dosažené výsledky. Po formální stránce je práce na dobré úrovni s některými nedostatky. Student přistupoval zodpovědně a svědomitě k realizaci výše zmíněných úkonů a řádně využíval konzultace. Zadání práce považuji za splněné a hodnotím ji stupněm A/93b.
Student se v bakalářské práci zabývá problematikou rozpoznání ischemie v signálech EKG s využitím neuronových sítí. Tato studie je provedena na elektrokardiogramech měřených na izolovaných srdcích pokusných králíků při umělém navození ischemie. Teoretická část práce je zaměřena na popis vlivu ischemie na tvar EKG křivky, především tvar vlny T, ST segmentu a kmitu Q. Dále jsou popsány některé detekční algoritmy ischemie a velká část je věnována umělým neuronovým sítím. Praktická část práce se zabývá především tvorbou grafického uživatelského rozhraní, které považuji za skutečně propracované. Je zde možnost volit celou řadu parametrů testování od výběru vstupních dat až po detailní nastavení neuronové sítě. Program obsahuje také ošetření chybné volby parametrů a rozsáhlou nápovědu a grafickou prezentaci výsledků s možností jejich importu. Za slabinu práce považuji nedostatečnou analýzu výsledků. Chybí zde především zhodnocení vlivu parametrů neuronové sítě nebo podvzorkování na úspěšnost detekce např. pomocí tabulek nebo grafů a jejich rozbor. Student mohl také zařadit hodnocení úspěšnosti detekce pomocí standardně používané senzitivity a pozitivní predikce. Formální stránku práce hodnotím jako kvalitní, vytkl bych jen sníženou kvalit obrázku 9 a 10. Úpravu textu, práci s literaturou, logickou návaznost i obsah kapitol hodnotím jako velmi dobré.
eVSKP id 72850