TESAŘOVÁ, T. Analýza dynamických změn tepové frekvence u fibrilace síní [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.

Posudky

Posudek vedoucího

Hejč, Jakub

Studentka Tereza Tesařová se ve své práci věnuje analýze R-R intervalů pro klasifikaci fibrilace síní (FiS) v EKG záznamech. Studentka při práci využívala adekvátní množství relevantní literatury, což se pozitivně projevilo zejména v rešeršní části. V praktické části se studentka věnuje implementaci vybraných parametrů pro klasifikaci FiS a vyhodnocení jejich diskriminační schopnosti. Praktická část obsahem i rozsahem odpovídá zadání. Popis a diskuze dosažených výsledků jsou však místy nedostatečné a odpovídají tomu, že se studentka intenzivně zapojila až v poslední třetině semestru. Obsahově by textu pomohla větší míra odborného vyjadřování, logická provázanost a jednodušší větná skladba tak, aby byly dostatečně objasněny některé myšlenky. Způsob prezentace výsledků není příliš šťastný, jelikož z nich nejsou dostatečně zřejmé rozdíly mezi jednotlivými způsoby klasifikace FiS. Na práci je patrný nedostatek systematického přístupu – větší míra invence a zajímavé nápady ze strany studentky přišli až těsně ke konci semestru, kdy na jejich realizaci nezbylo příliš času. Přesto kladně hodnotím celkový pokrok bakalantky v daném tématu. Po formální stránce nemám až pár typografických hříchů větších výhrad. Celkově práci hodnotím stupněm dobře – C.

Navrhovaná známka
C
Body
75

Posudek oponenta

Ronzhina, Marina

Předložená rozsáhlá bakalářská práce je věnována analýze EKG za účelem stanovení parametrů vhodných pro identifikaci záznamů od pacientů s fibrilací síní, jinými patologiemi nebo pacientů bez jakéhokoli patologického nálezu. Proto byla u parametrů hodnocena jejích diskriminační schopnost pomocí analýzy ROC křivky a také byl sledován možný vliv různých způsobů zpracování dat na výsledné ukazatele diskriminační schopností parametrů (senzitivita, specificita, aj.). Teoretická část je dobře strukturovaná a je tvořená velmi pečlivě zpracovanou rozsáhlou rešerší s velkým množstvím zdrojů relevantních výše zmíněné problematice, což svědčí o schopnosti studentky efektivně pracovat s odbornou literaturou. V praktické části se studentka zaměřuje na implementaci vybraných metod a jejich testování na reálných záznamech od pacientů. Oceňuji snahu studentky o přehledný, detailní popis metod a dosažených výsledků s využitím velkého množství ukázek. Avšak místy to vedlo parodoxně ke snížení celkové srozumitelnosti a názornosti, např., kvůli četným redundantním grafům, tabulkám a dokonce rovnicím (4.1-4.4), vzniklým opakováním stejných výstupů z dřívějších kapitol. Naopak v práci chybí tabulka s výstupy pro parametry odvozené ze zpracovaných RR intervalů, což znemožňuje detailnější analýzu dosažených výsledků. Pro prezentaci krabicových grafů a ROC křivek byl zvolen nevhodný formát; křivky tak často mají různá měřítka a velikosti a jsou umístěné na různých stránkách, což komplikuje jejich vzájemné porovnání. Vhodnější by bylo vykreslit grafy pro různě zpracovaná data ve stejných osách, ale zvlášť pro každý parametr kvůli zachování přehlednosti. Pro větší názornost a lepší pochopení toho, jakým způsobem jednotlivé kroky zpracování RR intervalů resp. metody detekce QRS ovlivňují parametry, by bylo vhodné, kromě výsledných ROC křivek, uvést také krabicové grafy parametrů pro různá nastavení. Kromě toho si lze v práci všimnout některých nedopatření a nesrovnalostí. Např. maximální prahová hodnota při vypočtu ROC křivky odpovídala zhruba mediánu daného parametru, což by mohlo vést ke zkresleným výsledkům v případě umístění optimální prahové hodnoty nad mediánem. Parametr DiffMaxMin byl zřejmě studentkou vyzkoušen na poslední chvíli a tak figuruje jen v jedné části a byl jen částečně otestován, na rozdíl od dalších parametrů. Nehledě na stejný počet prahových hodnot použitých pro výpočet bodů ROC křivek, některé z nich se jeví mnohem hladší než jiné (např. obrázky 24 vs. 25-27, 31 vs. 32-34). ROC křivky z Grafů 1-7 jsou vykresleny pro různý počet bodů, někdy větší než 8-10, což neodpovídá zmíněnému počtu prahových hodnot v textu. Transformace hodnot RR intervalů jejich seřazením v rámci celého signálů by ze všech parametrů měla ovlivnit jenom RMSSD (viz rovnice pro vypočet parametrů), což je v rozporu s ROC křivkami, podle nichž došlo po tomto zpracování ke zlepšení diskriminačních schopností u většiny parametrů. V závěru by bylo vhodné uvést konkrétní zlepšení diskriminační schopnosti parametrů v důsledku použití různých způsobů zpracování dat a shrnout nejlepší výsledky pro každý parametr a tomu odpovídající nastavení metody do výsledné tabulky. Po formální stránce je práce na průměrné úrovni, s překlepy, místy nevhodným vyjadřováním, horší kvalitou některých převzatých obrázků a některými tabulkami překračujícími šíři textu. Místy je text práce méně srozumitelný kvůli příliš dlouhým a složitým souvětím. Přes uvedené nedostatky práce celkově zanechává velmi kladný dojem a přináší i některé nové poznatky s potenciálem využití v budoucích studiích. Práci hodnotím stupněm C/78 b.

Navrhovaná známka
C
Body
78

Otázky

eVSKP id 110535