Název práce: 
Identifikace segmentů supraventrikulárních tachykardií pomocí metody multiple-instance learning
Autor: 
Jakub Abbrent

Popis programu:
Program byl vytvořen v prostředí PyCharm v programovacím jazyku Python. Spuštění programu se provádí pomocí skriptu main.py, ale pro pouhé ověření funkčnosti slouží trial_script.py. 
Pro spuštění programu s jiným modelem je nutné provést úpravy ve skriptu config.py odkomentování části náležící danému modelu..

Skripty:
- afib_classification.py
- afib_localization.py
- config.py
- data_preprocessing.py
- datareader.py
- filereader.py
- loadsave.py
- main.py
- model.py
- plot_signals.py
- trial_script.py
- train_valid.py
- transforms.py

Modely:
- model_default_1376_ep_100_bs_30_lr_0.001_do_0.1_epoch_66.pth.tar
- model_optim1_1376_ep_100_bs_30_lr_0.001_do_0.1_epoch_54.pth.tar
- model_optim2_1376_ep_100_bs_30_lr_0.001_do_0.1_epoch_52.pth.tar

Data:
V práci byla použita volně přístupná data dostupná na http://2021.icbeb.org/CPSC2021 obsahující dva datasety (training_I, training_II).
Data z těchto datasetů byly uloženy do složky ECG_records, ve které je také soubor RECORDS_train_all.txt obsahující názvy všech dat.
Kvůli omezení velikosti příloh jsou odevzdány pouze skripty a 5 ukázkových záznamů EKG se souborem trial_RECORDS.txt.
