TRNKOVÁ, S. Detekce spánkové apnoe z EKG signálu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Studentka Simona Trnková se zabývá využitím odhadů dechové křivky pro detekci spánkové apnoe. V diplomové práci, která má od úvodu po závěr 46 stran, nejprve shrnuje teoretické poznatky z oblasti spánkové medicíny a polysomnografie a popisuje možnosti odhadu dechové křivky z EKG. V praktické části pracuje s databází DREAMS, ze které nejprve odhaduje dechovou křivku ze signálu EKG a následně se pokouší vícero metodami detekovat spánkové apnoe a hypopnoe. V první řadě musím kladně ohodnotit dosažené výsledky, především co se týče přesnosti odhadu dechové frekvence. Samotná detekce spánkové apnoe je sice trochu horší a je zde vysoké procento falešně pozitivních výsledků, nicméně s ohledem na vstupní data si troufám tvrdit, že se jedná o slušný výsledek. Bohužel mám výtky k samotné formě práce - praktická část je dost stručná, především v oblasti popisu použitých metod a jejich obhajoby. Z pohledu vedoucího vím, že studentka práci s daty věnovala hodně času a psaná část práce toto nereflektuje. Stručná praktická část tak v kombinaci s nekvalitními obrázky, screenshoty popisujícími modely a anglicky popsanými maticemi záměn působí chaoticky a psaná ve spěchu, zvlášť když praktická část je někdy až zbytečně podrobná (kapitola 1.2.2) Smíšené pocity mám i z aktivity studentky v průběhu roku, kdy konzultace byly téměř vždy podmíněny blížícím se termínem odevzdání. Navzdory výtkám nicméně práci doporučuji k obhajobě a navrhuji hodnocení D, 68 bodů.
Diplomová práce pojednává o problematice spánkových poruch a možnosti detekování spánkové apnoe pouze ze signálů EKG. Teoretická část práce o rozsahu 24 stran je logicky dělena do dvou oddílů. První popisuje problematiku spíše z medicínského hlediska, druhý spíše technický je zaměřen na metody odhadu dechové křivky z elektrokardiogramu a možnosti automatické detekce spánkové apnoe z dechové křivky. Praktická část práce o rozsahu 21 stran se zabývá dvěma navazujícími algoritmy. Prvním je odhad dechové křivky různými způsoby a druhý je výběr klasifikátoru pro spánkové apnoe. Moje výhrady směřují především k praktické části, která je málo konkrétní. Některé postupy a kroky nejsou v práci popsány, a čtenář si je musí domýšlet. Konkrétně např. v kapitole 3.2.2 popisující odhad dechové křivky studentka píše o normalizaci dat, neuvádí ale jakým způsobem. Při vyhodnocení, zda byla dechová křivka správně odhadnuta (kapitola 3.2.3) studentka využívá jako referenci dechovou frekvenci. Bohužel zde není uveden vzorec, podle kterého se chyba počítala. Jednalo se o chybu absolutní? Je zohledněna rozdílná délka záznamů? Otázkou také zůstává důvodnost tohoto hodnocení. Opravdu fakt, že z dechové křivky lze správně odhadnout dechová frekvence, také implikuje skutečnost že z ní lze detekovat dechovou apnoe a hypopnoe? Popis rozdělení datasetu v kapitole 3.3.1 je rovněž nedostatečný. Jednalo se o výběr čistě náhodný nebo se nějak zohledňoval výskyt subjektů v trénovací a testovací skupině? Dle popisu je vstupem do klasifikátoru 30sekundový úsek dechové křivky. Co je ale referencí v případě, že tento úsek zahrnuje více skupin – zdravý, apnoický i hypopnoický. K čemu přesně a jak se se využívá PCA analýza, kterou studentka zmiňuje? Prosím, aby byly výše uvedené nejasnosti při obhajobě diskutovány. Po formální stránce mám k práci jen menší výhrady, které není třeba uvádět. Kladně hodnotím inovativní přístup k dané problematice, lze však poznamenat, že praktická realizace působí nedbalým dojmem, což mé hodnocení sráží. Celkově hodnotím stupněm D.
eVSKP id 150885