Klasifikace EKG na základě metod HRV analýzy

Abstract

Tato práce se zabývá klasifikací EKG naměřeného z izolovaných králičích srdcí v průběhu experimentu s opakovanou ischemií. Klasifikační příznaky byly tvořeny za použitím metod analýzy variability srdečního rytmu. Výsledky byly statisticky vyhodnoceny. Parametry variability srdečního rytmu byly vypočtené pomocí prostředí Kubios HRV, ostatní výpočty se prováděly v MATLABu. Byla vytvořena neuronová síť pro klasifikaci analyzovaných parametrů do specifických skupin.

This paper deals with the classification of ECG measured from isolated rabbit hearts during the experiment with repeated ischemia. Classification features were calculated using the methods of heart rate variability analysis. The results were statistically evaluated. Heart rate variability parameters were calculated using Kubios HRV, other calculations were performed in MATLAB. Artificial neural network was created to classify the analyzed parameters to specific groups.