IMRAMOVSKÁ, K. Detekce atriální fibrilace v dlouhodobých EKG záznamech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.
Studentka Klára Immramovská se v bakalářské práci zabývala automatickou detekcí fibrilace síní v EKG signálech. Studentka se v úvodu popsala fyziologii a patofyziologii srdeční činnosti a detailněji fibrilaci síní. Dále uvádí rozsáhlý přehled metod používaných pro automatickou detekci fibrilace síní, který je opravdu velice kvalitně, pečlivě a podrobně zpracován. V praktické části práce studentka realizovala metodu využívající nepravidelnosti RR intervalů. Pomocí symbolických dynamických systémů vypočetla z aktuální tepové frekvence sekvenci symbolů, z ní sekvenci slov, a nakonec Shannonovu entropie. Tu je pak porovnala s prahovou hodnotou, pokud je SE vyšší, je interval klasifikován jako AF. Algoritmus byl otestován na 23 desetihodinových signálech z MITBIH Atrial Fibrillation Database a 83 signálech z MIT-BIH Atrial Fibrillation Database – celkem se jednalo o 9,6 milionu srdečních cyklů. 96,12 %, specificity 94,90 % a celkové přesnosti 95,60 %. Klasifikace probíhala kontinuálně, cyklus po cyklu (ne po dopředu rozdělených úsecích). Výsledky klasifikace studentka detailně diskutovala a pečlivě porovnala s dalšími autory. Algoritmus dosáhl celkové přesnosti 95,60 %, což je výsledek srovnatelný, či mírně lepší než výsledek autorů jiných algoritmů. Algoritmus nejvíce chyboval při rychlých změnách srdečního rytmu. Po formální stránce je práce také na výborné úrovni. Studentka je velmi pečlivá, pracovala samostatně a se zájmem v průběhu celého roku. Práci hodnotím stupněm A, 99 bodů.
Bakalářská práce je zaměřena na automatickou detekci atriální fibrilace (AF) v dlouhodobých záznamech signálů EKG. V úvodí části (str. 11 až 16) je popsána elektrofyziologie srdce a podstata síňové fibrilace. Následující kapitola (str. 17 až 27) je zaměřena na metody detekce AF. Autorka popisuje 10 metod s odkazy na 15 publikací, především z posledních let. Tuto část lze považovat za velmi solidní úvod do problematiky řešené v Bakalářské práci. V souladu se zadáním práce si autorka vybrala jednu z metod (s odkazem na 2 publikace z let 2014 a 2015), konkrétně metodu vycházející ze symbolické dynamiky sekvence intervalů RR a následného průběžného sledování Shannonovy entropie, jejíž nadprahová hodnota signalizuje přítomnost AF. Spolehlivost detekce je podmíněna výběrem vhodné délky sekvence pro vyčíslení entropie a nastavením vhodného prahu. Volba délky sekvence (95 prvků) není v práci dostatečně zdůvodněna (viz str. 32), na druhé straně výběr optimální hodnoty prahu (samozřejmě pro vybranou délku sekvence) je korektní, vycházel z křivky ROC pro trénovací sadu dat. Algoritmy detekce AF byly ověřovány na velkém objemu celkem 106 dlouhodobých záznamů ze dvou renomovaných veřejně dostupných databází, které jsou v práci popsány. Realizaci detektoru AF je věnováno 11 stran textu (str. 28 až 38), součástí je 8 grafických výstupů s komentářem včetně poznámek, za jakých okolností může algoritmus selhávat. Hodnocení úspěšnosti detekce je přiměřeně podrobné (str. 39 až 47), kromě jiných výsledků je zde také porovnání spolehlivosti realizované metody s výsledky 8 jiných autorů, jejichž výběr databází ovšem nebyl vždy shodný. Autorka Bakalářské práce dosáhla srovnatelných výsledků. Závěrem konstatuji, že autorka splnila všechny požadavky formulované v zadání práce. Přes drobné připomínky uvedené výše považuji technickou i prezentační úroveň práce za výborné a rozsah práce za vyhovující. Za výborné považuji i dosažené výsledky. K formální stránce mám jen dvě připomínky: každá rovnice by měla být součástí věty; za nevhodnou považuji ich-formou, kterou autorka použila. Celkově hodnotím práci jako výbornou.
eVSKP id 118325