Detekce ischemie v EKG záznamech
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
V této práci jsou popsány projevy ischemie srdce v EKG signálu a shrnuty některé metody umožňující automatickou detekci ischemie. Dále byly vypočteny morfologické parametry EKG ze záznamů dostupných na UBMI a provedeno jejich statistické zhodnocení pro následnou automatickou klasifikaci. Pro vlastní klasifikaci srdečních cyklů byla použita vícevrstvá neuronová síť vytvořená v Matlabu. Na dostupných datech bylo dosaženo úspěšnosti klasifikace až 99,9%.
This paper describes the manifestations of ischemia in the ECG signals and summarizes some methods allowing automatic detection of ischemia. Morphological features were then calculated from ECG signals available from UBMI and statistically evaluated to select features appropriate for further automatic classification. Multilayer feedforward neural network was used for classification of heart beats. The neural network was designed in Matlab. Classification performance up to 99.9% was obtained on available dataset.
This paper describes the manifestations of ischemia in the ECG signals and summarizes some methods allowing automatic detection of ischemia. Morphological features were then calculated from ECG signals available from UBMI and statistically evaluated to select features appropriate for further automatic classification. Multilayer feedforward neural network was used for classification of heart beats. The neural network was designed in Matlab. Classification performance up to 99.9% was obtained on available dataset.
Description
Citation
TICHÝ, P. Detekce ischemie v EKG záznamech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2014.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Biomedicínské inženýrství a bioinformatika
Comittee
doc. Ing. Jiří Kozumplík, CSc. (předseda)
Ing. Radovan Jiřík, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jaromír Hubálek, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Michal Masařík, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Jaromír Baštinec, CSc. (člen)
Date of acceptance
2014-06-12
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Doc. Kozumplík položil otázku: Kolik neuronů ve skrytých vrstvách jste používal? Pro kolik neuronů bylo dosaženo nejlepších výsledků? Proč bylo dosaženo horších výsledků při použití analýzy hlavních komponent s 9 komponentami oproti použití pouze 8 komponent? Proč byl práh pro výběr použitých hlavních komponent zvolen pro vlastní čísla větší než jedna?
Doc. Baštinec položil otázku: Je výpočetně náročnější použití většího počtu hlavních komponent? O kolik?
Doc. Hubálek položil otázku: Jakou aktivační funkci jste použil?
RNDr. Masařík položil otázku: Proč se řeší problém detekce ischemie?
Student odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Student obhájil diplomovou práci.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení