POSPÍŠIL, J. Odhad kvality signálů EKG [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.
Předložená bakalářská práce se zabývá problematikou klasifikace a hodnocení elektrokardiogramů z hlediska kvality pořízeného záznamu. Student provedl rešerši na toto téma a v teoretické části práce shrnul současné metody rozpoznání kvality EKG. Dvě z těchto metod byly implementovány v programovém prostředí Matlab a otestovány. Vlastní navržená metoda popisovaná v bakalářské práci je kombinací algoritmů SQI a spojitého výpočtu SNR. Metoda klasifikuje 10s úseky EKG signálu do tří tříd kvality od Q1 do Q3. Tato práce je opravenou původní verzí, která byla hodnocena jako nedostatečná. Nedostatky byly identifikovány především v praktické části. Vyskytovalo se zde množství překlepů, špatné označení os u grafů a matoucí odkazování na obrázky atd. Navržené algoritmy postrádaly univerzalitu. Za největší nedostatek byla považována absence objektivního zhodnocení a srovnání navržených algoritmů na větším objemu dat. Zmíněné nedostatky byly v opravené verzi odstraněny. Především byla přidána kapitola 6.2, kde student porovnává všechny tři realizované metody odhadu kvality EKG signálu na standardních a z hlediska kvality anotovaných datech. K tomuto účelu byl využit veřejně přístupný Test Set A ze soutěže Computing in Cardiology Challenge 2011, který představuje soubor tisíce 12-ti svodových signálů EKG. Opravu předložené práce akceptuji a doporučuji k obhajobě.
Student Jan Pospíšil se zabýval tématem odhadu kvality signálů EKG. V teoretické části práce se student nejprve zabývá fyziologií srdce a popisem EKG. Po obsahové stránce je text dostatečný. V další části teorie jsou popsány typy rušení a metody odhadu kvality signálu. V praktické části práce byly v Matlabu realizovány 2 používané metody a 1 metoda vzniklá sjednocením těchto dvou metod. Oproti dříve neobhájené verzi práce byla opravena většina nedostatků. Stále jsou ale nevhodně zvolené signály pro testování metody SQI. Tyto signály neukazují správnou funkčnost metody, ale naopak nefunkčnost v případě patologií. V práci je to sice napsáno, ale vysvětlení je omezeno jen na: metoda je nefunkční, protože se zde vyskytuje „některá ze srdečních poruch“. Bylo by vhodné přesně uvést, které srdeční poruchy mohou funkčnost algoritmu narušit. Není zřejmé, proč je autorem navržená metoda demonstrována na jiných signálech než metoda SQI, pro lepší porovnání by bylo vhodné zvolit stejné signály. Oproti předchozí verzi přibyla důležitá kapitola popisující výsledky navržených metod na datech z Physionet/Computing in Cardiology Challenge 2011. Výsledky metody SNR jsou výborné, druhá testovaná metoda a metoda navržená studentem jsou horší, což je způsobeno nefunkčností těchto algoritmů na patologických datech. Ve výsledcích je uvedeno jen jedno číslo pro každou metodu, bylo by dobré uvést matici záměn, aby bylo na první pohled jasné, jak který algoritmus funguje. Doporučuji toto uvést do prezentace při obhajobě práce. V práci bohužel také chybí porovnání dosažených výsledků s výsledky soutěžících ve Physionet/Computing in Cardiology Challenge 2011. V práci se objevují nečetné překlepy a gramatické chyby. Práce je oproti předchozí verzi výrazně vylepšena a splňuje požadavky na bakalářskou práci. Navrhuji známku E, 59 bodů.
eVSKP id 112918