• čeština
    • English
    • русский
  • English 
    • čeština
    • English
    • русский
  • Login
View Item 
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • bakalářské práce
  • Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
  • 2020
  • View Item
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • bakalářské práce
  • Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
  • 2020
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Třídění EKG cyklů pomoci shlukové analýzy

Clustering of ECG cycles

Thumbnail
View/Open
appendix-1.zip (3.187Mb)
final-thesis.pdf (9.346Mb)
review_126716.html (7.281Kb)
Author
Němečková, Karolína
Advisor
Ronzhina, Marina
Referee
Kozumplík, Jiří
Grade
A
Altmetrics
Metadata
Show full item record
Abstract
Tato bakalářská práce se zabývá aplikací shlukové analýzy na různé záznamy EKG s cílem rozpoznat jednotlivé patologie se zaměřením na detekci komorových a síňových extrasystol. Práce je založena na korelaci signálů a následné identifikaci patologií pomocí základních charakteristik jednotlivých rytmů. Metoda byla vyhodnocena na testovacích datech a dosáhla TPR 73.40 %, FPR 91.00 %, PPV 29.00 %, ACC 90.00 %, F1 41.40 % pro detekci PAC a TPR 76.50 %, FPR 94.20 %, PPV 45.90 %, ACC 93.10 %, F1 57.40 % pro detekci PVC. Nízké hodnoty F1 a PPV jsou způsobeny vysokým počtem falešně pozitivních detekcí vyskytujících se hlavně v zašuměných EKG záznamech a záznamech s přítomností atriální fibrilace.
 
This bachelor thesis deals with application of cluster analysis to different ECG records in order to identify particular cardiac pathologies. The work is mainly focused on the detection of premature atrial and premature ventricular beats. Presented approach is based on the signal correlation and further beat type identification and beats clustering via specific ECG features. By evaluation the method on test data, we obtained TPR 73.40 %, FPR 91.00 %, PPV 29.00 %, ACC 90.00 %, F1 41.40 % for PAC detection and TPR 76.50 %, FPR 94.20 %, PPV 45.90 %, ACC 93.10 %, F1 57.40 % for PVC detection. Pure F1 and PPV is due to high number of false positive detections mainly in noisy ECG or ECG with manifested atrial fibrillation.
 
Keywords
EKG, RR interval, korelace, detekce extrasystol, shlukování srdečních rytmů, fuzzy interferenční systém, ECG, RR interval, correlation, extrasystols detection, cardiac beats clustering, fuzzy inference system
Language
čeština (Czech)
Study brunch
Biomedicínská technika a bioinformatika
Composition of Committee
doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (předseda) Ing. Marina Ronzhina, Ph.D. (místopředseda) Ing. Vratislav Čmiel, Ph.D. (člen) Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (člen) Mgr. Bc. Darina Čejková, Ph.D. (člen) MUDr. Zuzana Nováková, Ph.D. (člen)
Date of defence
2020-06-23
Process of defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Odstrčilík, Ph.D. položil otázku na využití neuronových sítí. Doc. Ing. Kolář, Ph.D. položil otázku na nastavení prahu fibrilací. Studentka obhájila bakalářskou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.
Result of the defence
práce byla úspěšně obhájena
Persistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/190314
Source
NĚMEČKOVÁ, K. Třídění EKG cyklů pomoci shlukové analýzy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.
Collections
  • 2020 [427]
Citace PRO

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV
 

 

Browse

All of repositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

LoginRegister

Statistics

View Usage Statistics

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV