Použití umělých neuronových sítí pro klasifikaci srdečních cyklů

Abstract

Tato práce se zabývá využitím neuronových sítí při klasifikaci EKG. Nejdříve je problematika EKG a neuronových sítí rozebrána teoreticky, v další části je popsáno využití Neural Network Toolboxu pro samotnou tvorbu sítě a vytvoření grafického uživatelského rozhraní v prostředí Matlab. Na učení i testování jsou zde použita EKG data získána při experimentu na králičích izolovaných srdcích, konkrétně jednotlivé cykly (QRST segmenty) z ortogonálního svodu X ze sedmi fází experimentu. Výsledkem práce je GUI, které umožňuje nastavení různých parametrů a struktury neuronové sítě, která je schopná po naučení klasifikovat srdeční cykly podle jejich morfologie do sedmi skupin.

This work deals with using of artificial neural networks (ANN) for ECG classification. The issue of ECG and ANN technique are described theoretically at first, the next section describes use of Matlab to design ANN and graphical user interface. ECG data (namely QRST segments from the orthogonal X- lead from seven phases of the experiment) obtained from experiments in isolated hearts of rabbits are used for learning and testing of the classifier. The result of this work is the software with GUI that allows user to set various parameters and structure of ANN. After learning phase, ANN realized in this work able to classify cardiac cycles according to their morphology into seven groups.