VYSKOČILOVÁ, M. Zpracování a klasifikace signálů ve spánkové medicíně [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2013.

Posudky

Posudek vedoucího

Kozumplík, Jiří

Cílem práce bylo prostudování problematiky spánkové apnoe a návrh programového řešení vyhodnocení záznamů z přístroje Apnealink v prostředí Matlab. Vytvořila soubor parametrů a postupů pro automatické vyhodnocení záznamu. Během testování jednotlivých modulů programu vycházela z poměrně velkého souboru reálných dat, ke kterým získala přístup. Při testování navržených metod vycházela z „ručního“ hodnocení, které jediné mohlo být považováno za referenční, a dosáhla solidních výsledků. Konstatuji, že autorka splnila všechny požadavky formulované v zadání projektu. Pozitivně hodnotím její aktivitu, práci s literaturou i jeho schopnost samostatné odborné práce.

Navrhovaná známka
A
Body
95

Posudek oponenta

Filipenská, Marina

Studentka se ve své práci zabývala návrhem a implementací algoritmu pro zpracování a analýzu signálů používaných ve spánkové medicíně. Teoretická část obsahuje rozsáhlou rešerši z oblasti spánkové medicíny a také monitorování pomocí přístroje Apnealink. Tato část rovněž obsahuje ucelený popis problémů, které mohou nastat při použití automatického detekčního systému Apnealinku a možné způsoby jejích odstranění. Výhrady mám ke koncepci úvodu, ve kterém autorka podrobně popisuje postup řešení zadání místo toho, aby se zaměřila na úvod do problematiky. Praktická část je věnovaná popisu navržených a implementovaných algoritmů pro detekci spánkových událostí za použití několika typů signálů. Tyto algoritmy by měly přispět ke spolehlivějšímu stanovení diagnózy některých spánkových poruch, protože částečně nebo úplně eliminuji úskalí detekce Apnealinkem. K této části mám následující připomínky. Na grafech flow (např. obr.27, obr.31) se vyskytuje žlutě vyznačená oblast, která by údajně měla odpovídat úsekům, ve kterých signál nebyl považován za dýchání. V práci ovšem postrádám informace o stanovení těchto oblasti. Přivítala bych větší počet grafických ukázek výstupů detekce s podrobnějším popisem. Chybí vyhodnocení správnosti detekce události v signálu flow. Použití výrazu 'výsledky manuálního skórování' pro výsledky získané pomocí Apnealinku je trochu zavádějící, jelikož tento systém je vybaven systémem pro automatickou detekci události. Jestliže nejsou použity výsledky Apnealinku dodatečně opravené somnologem, pak nepovažuji za vhodné porovnávat je s dosaženými výsledky. Jestliže jde o opravdu manuální skórování dat somnologem, pak by bylo vhodné uvést hodnocení automatické detekce Apnealinkem a porovnat výsledky obou automatických metod. Hlavními formálními nedostatky práce jsou překlepy, špatné formátování některých položek v seznamu literatury, špatné odkazy na některé obrázky a použití nevhodných, místy neodborných formulací. Některé obrázky nejsou dostatečně čitelné a přehledné, obsahují nepopsané detaily. V práci se objevují zbytečně vymezené kapitoly (např. všechny kapitoly obsahující jenom diagramy použitých algoritmů). Přes zmíněné nedostatky, práce zanechává kladný dojem, proto ji hodnotím stupněm C/78b.

Navrhovaná známka
C
Body
78

eVSKP id 65516