Použití umělých neuronových sítí pro klasifikaci srdečních cyklů

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Jiří Jan, CSc. (předseda) Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (místopředseda) doc. RNDr. Ing. Jiří Šimurda, CSc. (člen) doc. MUDr. Zdeněk Wilhelm, CSc. (člen) MUDr. Václav Zvoníček, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky a odpověděla na otázky členů komise. Studentka obhájila bakalářskou práci.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínská technika a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorRonzhina, Marinacs
dc.contributor.authorDoležalová, Radkacs
dc.contributor.refereeVítek, Martincs
dc.date.accessioned2019-04-03T22:53:25Z
dc.date.available2019-04-03T22:53:25Z
dc.date.created2013cs
dc.description.abstractTato 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.cs
dc.description.abstractThis 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.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationDOLEŽALOVÁ, R. Použití umělých neuronových sítí pro klasifikaci srdečních cyklů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2013.cs
dc.identifier.other65373cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/26411
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectElektrokardiogramcs
dc.subjectklasifikace srdečních cyklůcs
dc.subjectumělá neuronová síťcs
dc.subjectučení s učitelemcs
dc.subjectgrafické uživatelské rozhranícs
dc.subjectElectrocardiogramen
dc.subjectheart beats classificationen
dc.subjectartificial neural networken
dc.subjectsupervised learningen
dc.subjectgraphic user interfaceen
dc.titlePoužití umělých neuronových sítí pro klasifikaci srdečních cyklůcs
dc.title.alternativeClassification of heart beats using artificial neuronal networksen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2013-06-19cs
dcterms.modified2013-06-24-09:48:23cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid65373en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 09:58:27en
sync.item.modts2021.11.12 09:22:42en
thesis.disciplineBiomedicínská technika a bioinformatikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
2.6 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
5.15 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_65373.html
Size:
4.07 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_65373.html
Download
Collections
2013