VECHETA, M. Detekce spánkové apnoe z polysomnografických dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2016.
Diplomant se zabýval detekci spánkové apnoe ze signálu EKG snímaného v rámci poysomnografického vyšetření. Podle zadání se měl pokusit o stručný přehled metod detekce spánkové apnoe, nicméně omezil se pouze na heslovitý výčet metod, když vycházel z pěti publikací. Bližší popis metod detekce v práci chybí. Popsal pouze jednu metodu odvození dechové křivky z jednoho svodu signálu EKG, kterou v další části práce realizoval. Navrhl, realizoval a použil vlastní detektor komplexů QRS a zhodnotil jeho spolehlivost. Po mé připomínce doplnil kmitočtové charakteristiky filtrů detektoru, jejich tvary na obr.7 a 8 jsou ovšem záhadné. Ze signálu EKG vytvořil odhad průběhu dechové křivky, detekoval apnotické pauzy a zhodnotil dosažené výsledky. Diplomant pracoval samostatně, požadavky formulované v zadání Diplomové práce splnil jen zčásti - chybí zmíněný přehled metod detekce spánkové apnoe. Tato skutečnost také přispěla k menšímu rozsahu práce.
Študent Miroslav Vecheta sa v rámci diplomovej práce venoval detekcii spánkového apnoe s využitím EKG signálu meraného počas klinického PSG vyšetrenia. V úvode práce sa študent zaoberá teoretickým popisu dýchania a apone samotného. Tu by som uvítal vysvetlenie pojmou hyponea a hyperpnea, ktoré síce študent využíva ale nepopisuje. Ďalej je v práci uvedený obecný popis PSG merania a len veľmi stručný popis alternatívnych metód detekcie apnoe (kapitola 2.3). Táto časť sa k patričnej literárnej rešerši blíži len okrajovo. V praktickej časti práce študent popisuje vytvorený algoritmus založený na detekcii QRS a následnom odvodení dychovej krivky na základe zmeny úrovne R-kmitu. Takto nadobudnutá dychová krivka (Obr. 11) sa v niektorých častiach podstatne líši od referenčnej krivky dychového úsilia, tieto rozdiely a ich vplyv však študent ďalej nediskutuje. V závere praktickej časti študent uvádza dosiahnuté výsledky a ich zrovnanie s referenčnou detekciou klinickým expertom. Hodnotenie samotné je však častokrát málo exaktne (napr. Obr. 12 a 13 je bez farebnej legendy len ťažko pochopiť, Obr. 14 naznačuje nízku účinnosť metódu viď. otázka č. 2). Celkovo je praktická časť práce na nižšej úrovni z častými chybami a len stručným alebo žiadnym popisom vytvoreného softwaru. Po odbornej stránke je práca len na akceptovateľnej úrovni o čom svedčí aj pomerne malý rozsah práce (28 strán od úvodu po záver). Formálna stránka práce je taktiež zaťažená viacerými menšími chybami. Zadanie práce pokladám s výhradami za splnené a prácu hodnotím ako uspokojivú D (65 bodov).
eVSKP id 93566