SKŘÍŽALA, M. Využití neuronových sítí v klasifikaci srdečních onemocnění [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2008.

Posudky

Posudek vedoucího

Hrubeš, Jan

Jan Hrubeš Student implementoval program pro automatickou klasifikaci ischémie v EKG. Student pracoval inicitavně a výsledky pravidelně konzultoval. Závěrečná část práce byla zpracována v zahraničí. Sylvie Charbonnier Student implements various classification methods using multi layer perceptron network (MLP) and self organising maps (SOM). He also applied MPCA to preprocess each segment so as to extract relevant features for classification and to reduce the numbers of features to be used. He worked on his own and proved that he had good organizing skills. He had been able to correctly analyse the problem he had to solve and find the adequate solution, as well as be able to discuss the results he obtained.

Dílčí hodnocení
Kritérium Známka Body Slovní hodnocení
Splnění zadání A 49/50
Aktivita během řešení a zpracování práce (práce s literaturou, využívání konzultací, atd.) A 20/20
Formální zpracování práce A 19/20
Využití literatury B 8/10
Navrhovaná známka
A
Body
96

Posudek oponenta

Tannenberg, Milan

Po stránce formální je předložená diplomová práce na velmi dobré úrovni. Text je tvořen dvěma základními celky. První část textu má kompilační charakter a je v ní shrnuta teorie nezbytně nutná k pochopení problematiky. Teoretický úvod pojednávající o podstatě signálu EKG a srdečních onemocněních má přehledné a logické členění. Citace pramenů není vždy korktní - v některých případech chybí odkazy a rozlišení citace od autorových myšlenek. V práci je více gramatických chyb a překlepů. Oceňuji kapitolu čtyři řešení předzpracování a hlavně kapitoly osm a devět, kde autor interpretuje dosažené výsledky. Aplikace vytvořená v prostředí MATLAB umožňuje volbu parametrů pro nastavení detekce QRS komplexu, pro analýyu hlavních komponent a na závěr detailní nastavení použitých neuronových síťí.. Výstupem programu je pak proncetuální zhodnocení citlivosti detekce podle vzorce č. (40, 41). Funkce programu je vysvětlena v poslední části textu. Úroveň předložené práce svědčí o výrazných teoretických znalostech řešitele. Zadání lze považovat za splněné.

Dílčí hodnocení
Kritérium Známka Body Slovní hodnocení
Splnění požadavků zadání A 20/20
Odborná úroveň práce A 47/50
Interpretace výsledků a jejich diskuse A 18/20
Formální zpracování práce E 5/10
Navrhovaná známka
A
Body
90

Otázky

eVSKP id 12365