Analýza variability srdečního rytmu
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Projekt se věnuje popisu metod vhodných pro sledování změn srdečního rytmu v záznamu EKG signálu. Variabilita srdečního rytmu (HRV) je parametr, který sleduje proměnlivost časových intervalů mezi jednotlivými srdečními systolami a zpravidla se vynáší jako závislost okamžitého srdečního pulsu nebo časových intervalů mezi každými dvěma po sobě jdoucími R vlnami na čase. Může být hodnocená buď v časové anebo ve frekvenční oblasti. V prostředí Matlab byl naprogramován algoritmus, realizovaný jako funkce, který počítá parametry variability srdečního rytmu pro sadu EKG signálů. Analýza v časové oblasti poukazuje na vysokou korelaci jednotlivých parametrů navzájem, a taktéž na korelaci parametrů se signálem HRV. Výsledky ve frekvenční oblasti poukazují na podobnost výkonových spekter počítaných dvěma různými způsoby (z interpolovaného a neinterpolovaného signálu HRV). Funkčnost algoritmu byla ověřená na každém signálu, a výsledky projektu mají význam pro vývoj metod analýzy EKG signálu se zaměřením na sledování patologických změn ve jeho rytmu.
The project describes the methods useful for observe changes of heart rate in ECG signal. Heart rate variability become (HRV) the conventionally accepted term to describe variations of NN intervals between consecutive heart beats and generally it is function of instantaneous heart rate or NN interval on time. HRV may be evaluated by time domain or frequency domain measures. In Matlab was developed algorithm, realized like function, which counts HRV parameters from ECG signal series. Analysis in time domain adverts to high correlation between statistic and geometric parameters and similarly with signal HRV. Results of frequency domain analysis shows similarity of power spectral density, which was calculated by two different ways (from interpolated and no interpolated signal HRV). Functionality of developed algorithm was verified on each signal. Project results have signification in progress of analysis ECG signal methods with a view to observe pathological changes in heart rate.
The project describes the methods useful for observe changes of heart rate in ECG signal. Heart rate variability become (HRV) the conventionally accepted term to describe variations of NN intervals between consecutive heart beats and generally it is function of instantaneous heart rate or NN interval on time. HRV may be evaluated by time domain or frequency domain measures. In Matlab was developed algorithm, realized like function, which counts HRV parameters from ECG signal series. Analysis in time domain adverts to high correlation between statistic and geometric parameters and similarly with signal HRV. Results of frequency domain analysis shows similarity of power spectral density, which was calculated by two different ways (from interpolated and no interpolated signal HRV). Functionality of developed algorithm was verified on each signal. Project results have signification in progress of analysis ECG signal methods with a view to observe pathological changes in heart rate.
Description
Citation
ŠKRTEL, K. Analýza variability srdečního rytmu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2008.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Biomedicínské a ekologické inženýrství
Comittee
prof. Ing. Ivo Provazník, Ph.D. (předseda)
prof. Ing. Jiří Jan, CSc. (místopředseda)
doc. RNDr. Ing. Jiří Šimurda, CSc. (člen)
doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D. (člen)
Ing. Josef Halámek, CSc. (člen)
doc. Ing. Jan Münz, CSc. (člen)
MUDr. Zuzana Nováková, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2008-06-10
Defence
1. Student prezentoval výsledky své diplomové práce na téma analýza variability srdečního rytmu.
2. Čtení posudků vedoucího diplomové práce a oponenta.
3. Student se vyjádřil k posudku oponenta. Vysvětlil některé nedostatky práce.
4. Ing. Halámek. Vysvětlete použité pásmo pásmové propusti ve Vaší práci. Student odpověděl s porozuměním.
5. Ing. Halámek. Jak jste hodnotil úspěšnost svého QRS detektoru. Student odpověděl s přehledem.
6. doc. Šimurda. Jak by se projevila délka záznamu srdeční aktivity na Vámi navržený algoritmus. Student odpověděl s porozuměním.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení