TOMKOVÁ, L. EKG biomarkery pro odhad rizika přídatné síňokomorové dráhy z pohledu náhlé srdeční smrti. [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Bakalantka Lucia Tomková se ve své práci věnuje predikci elektrofyziologických parametrů přídatných síňokomorových drah pomocí morfologických markerů z 12-svodového EKG. Jako vedoucí práce musím vyzdvihnout zejména vytrvalost, se kterou studentka přistoupila k řešení širokého spektra technických problémů. Ty zahrnovaly implementaci kompletního řetězce pro předzpracování a anotaci dat, semi-automatickou extrakci klinických markerů a návrh modelů strojového učení pro klasifikaci síňokomorových drah. Z tohoto pohledu považuji práci za komplexní, dosažené výsledky s ohledem na problematiku adekvátní a zadání práce za splněné. Studentka pravidelně konzultovala dílčí postupy. V některých případech bych však ocenil větší míru vlastní invence a hlubší studium literatury spojenou s kritikou použitých postupů. Jiným oblastem, mezi něž patří např. popis statistických testů, byla naopak věnována zbytečně velká pozornost. Formálně je v práci preferován prostý text, a to jak v případě metodologie tak u některých výsledků, což místy snižuje celkovou srozumitelnost. Úprava textu je standardní, jednotlivé kapitoly logicky navazují a směřují čtenáře k jednoznačnému cíli, což hodnotím pozitivně. K jazykové stránce se nemohu vyjádřit. Za nejslabší článek považuji diskuzi, která opakuje již zmíněná fakta, případně uvádí praktická pozorování, která ovšem nebyla řádně zdokumentována. Z klinického pohledu leží potenciál primárně v možnosti identifikovat rizikové pacienty pro ablační terapii pomocí 12-svodového EKG. Práci doporučuji k obhajobě s hodnocením 80 bodů.
Studentka Lucia Tomková vypracovala bakalářskou práci, ve které pracuje s EKG biomarkery pro odhad rizika přídatné dráhy vedení z pohledu náhlé srdeční smrti. V teoretické části práce se studentka věnuje srdeční fyziologii a etiologii WPW syndromu. Dále pak popisuje použitý dataset pacientů. Zmiňuje kritérium, které dělí pacienty na rizikové a nerizikové a odvozuje markery, podle kterých budou pacienti hodnoceni. Tyto markery vycházejí z morfologie EKG křivky, nejsou však jakkoli podložené literaturou. V praktické části studentka měří hodnoty biomarkerů z EKG křivek. Tato část by zasloužila přílohu ve formě vývojového schématu. Následně hodnotí kvality získaných parametrů a vytváří tři klasifikátory. Výsledky jsou mezi sebou srovnány. V interpretaci snímku 3.1 studentka uvádí, že nejlepší je výsledek logistické regrese s baggingem i přes to, že hodnota accuracy pro SVM je stejná. Navíc SVM bez baggingu má dle tabulky 3.1 celkově nejlepší výsledky. Z tabulky 3.3 ani z textu není jasné, co přesně má označovat hodnota x a malé delta. V práci lze narazit na několik překlepů nebo nepřesných formulací (např.: QRS má pět vln). Zároveň je v podkapitole 2.7 je odkazováno na neexistující přílohu. Vzhledem k slabší interpretaci výsledků a nepodložené relevantnosti biomarkerů hodnotím práci stupněm C, 78 bodů.
eVSKP id 150833