Klasifikace spánkových EEG
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá aplikaci vlnkové transformace na analýzu spánkových elektroencefalogramů za účelem rozpoznávání spánkových fázi. Teoretická část diplomové práce se zabývá teorií vzniku EEG signálu a jeho analýzou. Dále je tu popsána diagnostická metoda polysomnografie (PSG), při které se zaznamenává současně více funkcí organismu, mezi základní funkce patří elektroencefalogram (EEG), elektromyogram (EMG) a elektrookulogram (EOG). Tato metoda slouží k diagnostice spánkových poruch, a proto je v projektu popsán spánek, spánkové fáze a poruchy spánku. V praktické části je k analýze EEG signálu použita diskrétní vlnková transformace (DWT) a byla zde použita mateřská vlnka Daubechies 4 „db4“a rozklad signálu na úroveň 7. Ke klasifikaci vzniklých dat byla použita dopředná neuronová síť se zpětným šířením chyby.
This thesis deals with wavelet analysis of sleep electroencephalogram to sleep stages scoring. The theoretical part of the thesis deals with the theory of EEG signal creation and analysis. The polysomnography (PSG) is also described. This is the method for simultaneous measuring the different electrical signals; main of them are electroencephalogram (EEG), electromyogram (EMG) and electrooculogram (EOG). This method is used to diagnose sleep failure. Therefore sleep, sleep stages and sleep disorders are also described in the present study. In practical part, some results of application of discrete wavelet transform (DWT) for decomposing the sleep EEGs using mother wavelet Daubechies 2 „db2“ are shown and the level of the seven. The classification of the resulting data was used feedforward neural network with backpropagation errors.
This thesis deals with wavelet analysis of sleep electroencephalogram to sleep stages scoring. The theoretical part of the thesis deals with the theory of EEG signal creation and analysis. The polysomnography (PSG) is also described. This is the method for simultaneous measuring the different electrical signals; main of them are electroencephalogram (EEG), electromyogram (EMG) and electrooculogram (EOG). This method is used to diagnose sleep failure. Therefore sleep, sleep stages and sleep disorders are also described in the present study. In practical part, some results of application of discrete wavelet transform (DWT) for decomposing the sleep EEGs using mother wavelet Daubechies 2 „db2“ are shown and the level of the seven. The classification of the resulting data was used feedforward neural network with backpropagation errors.
Description
Citation
HOLDOVA, K. Klasifikace spánkových EEG [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2013.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Biomedicínské a ekologické inženýrství
Comittee
doc. Ing. Jiří Rozman, CSc. (předseda)
doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Martin Vítek, Ph.D. (člen)
MUDr. Michal Jurajda, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Vladan Bernard, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2013-06-10
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Studentka obhájila diplomovou práci s výhradami.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení