Detekce fibrilace síní v dlouhodobých signálech EKG
Detection of atrial fibrilation in long-term ECG
Author
Advisor
Maršánová, LucieReferee
Kozumplík, JiříGrade
BAlternative metrics PlumX
http://hdl.handle.net/11012/82513Altmetrics
http://hdl.handle.net/11012/82513
http://hdl.handle.net/11012/82513
Metadata
Show full item recordAbstract
Bakalářská práce se zabývá automatickou detekcí síňových fibrilací v dlouhodobých signálech EKG. Nejprve přináší popis elektrofyziologie srdce, síňové fibrilace a automatických metod pro jejich detekci. První metoda realizovaná v této práci je založena na výpočtu parametrů vycházejících z nepravidelnosti délky trvání RR intervalů, druhá využívá stacionární vlnkovou transformaci a další různé typy parametrů jsou vypočteny až ze signálů po transformaci. Vypočtené parametry jsou následně statisticky analyzovány v programu STATISTICA. Parametry jsou zhodnoceny pomocí neparametrického Mann-Whitney testu, dle kterého je vybráno, které z parametrů vykazují statisticky významné rozdíly hodnot pro signály obsahující fibrilaci síní a signály obsahující sinusový rytmus. Nakonec je provedena klasifikace pomocí dvou metod: metody podpůrných vektorů a metody k-nejbližších sousedů. The bachelor’s thesis deals with the automatic detection of atrial fibrillations in the long-term ECG signals. First, it provides a description of the electrophysiology of the heart, the atrial fibrillation and the automatic methods of their detection. The first method, implemented in this work, is based upon the parameters that were calculated from the irregularities of the RR intervals. The second method uses the stationary wavelet transform and other parameters are computed after the signal transformation. The calculated parameters are subsequently statistically evaluated in the STATISTICA software. Parameters are assessed by the non-parametric Mann-Whitney test, which selects parameters that exhibit statistically significant differences between signals containing atrial fibrillation and sinus rhythm. At the end, the classification is performed by two approaches such as Support vector machine and k-Nearest Neighbours.
Keywords
Elektrokardiogram, síňová fibrilace, RR interval, stacionární vlnková transformace, klasifikace, metoda podpůrných vektorů, metoda k-nejbližších sousedů, Electrocardiogram, atrial fibrillation, RR interval, stationary wavelet transform, classification, Support vector machine, k-Nearest NeighboursLanguage
čeština (Czech)Study brunch
Biomedicínská technika a bioinformatikaComposition of Committee
prof. Ing. Jiří Jan, CSc. (předseda) Ing. Martin Vítek, Ph.D. (místopředseda) Ing. Helena Škutková, Ph.D. (člen) Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (člen) Mgr. Erik Staffa, Ph.D. (člen) RNDr. Jan Balvan (člen)Date of defence
2018-06-14Process of defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Prof. Ing. Jiří Jan, CSc. položil otázku ke shlukové analýze. Zda měl student pouze dva shluky, nebo jich bylo ve výsledcích více. Kolik parametrů bylo při shlukové analýze využíváno. RNDr. Jan Balvan položil otázku jaké je teoretické klinické využití studentovy práce. Student obhájil bakalářskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaPersistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/82513Source
POLCER, S. Detekce fibrilace síní v dlouhodobých signálech EKG [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.Collections
- 2018 [418]