HÚSKOVÁ, M. Detekce fibrilace síní v EKG záznamu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2017.
Studentka se v práci zabývala automatickou detekcí fibrilace síní v EKG signálech. Práce obsahuje dostatečnou rešerši z oblasti patofyziologie fibrilace síní a také přehled metod používaných pro její automatickou detekci. V praktické části práce studentka realizovala dvě metody automatické detekce fibrilace síní – metodu založenou na parametrech vycházejících z RR intervalů a dále metodu využívající pro výpočet parametrů popisujících signál vlnkovou transformaci. Studentka vypočtené parametry statisticky zredukovala a poté je použila k automatické detekci fibrilace síní za pomoci klasifikační metody nejbližších sousedů. Testování proběhlo na 134 úsecích signálech z databáze PhysioNet. Dosažené výsledky detekce fibrilace síní jsou srovnatelné s výsledky ostatních dříve publikovaných metod. Velmi negativně ale musím zhodnotit nízkou aktivitu studentky během semestru a nesamostatnost při promýšlení dalšího postupu práce. Většina konzultací a práce byla realizována v posledních dvou týdnech před termínem odevzdání – což se významným způsobem odrazilo jak na formální úrovní práce (nejednoznačné formulace, překlepy, nedostatečně vysvětlené postupy), tak na dosažených výsledcích. Zadání bakalářské práce bylo ale nakonec splněno. Uděluji hodnocení C, 70 bodů.
Studentka nastudovala a v práci popsala základní metody používané pro automatickou detekci fibrilace síní. Dále nastudovala a popsala veřejně dostupnou databázi PhysioNet a její dvě poddatabáze obsahující fibrilace síní. K realizaci si zvolila dvě metody, které na signálech databáze PhysioNet otestovala. Dosažené výsledky řádně diskutovala a srovnala s výsledky jiných autorů. Zadání bakalářské práce tak považuji bezezbytku za splněné. Po formální stránce je práce na solidní úrovni. Od úvodu po závěr má práce průměrných 29 stran, z čehož je polovina věnována praktické části a obsahuje 28 zdrojů literatury. Vytknout musím zejména nečitelné popisky os u grafů, které jsou téměř u všech obrázků příliš malé. Dále vytýkám přítomnost překlepů, problémy s odsazováním textu a nekonzistentní číslování rovnic. Po odborné stránce je práce na dobré úrovni. Studentka dvěma metodami extrahovala celkem 32 příznaků, které statisticky zredukovala na 7. Tyto statisticky významné příznaky následně využila ke klasifikaci fibrilace síní a výsledky křížově validovala. Dosažené výsledky lze v rámci bakalářské práce považovat za solidní. Celkově práci hodnotím stupněm velmi dobře / B.
eVSKP id 102311