KHUNOVÁ, M. Automatická detekce -vlny ve 12svodovém EKG [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Studentka Martina Khunová vypracovala bakalářskou práci, ve které se zabývá automatickou detekcí delta vln v povrchových EKG záznamech. V teoretické části provedla studentka rešerši na zadané téma, ve které objasňuje patofyziologii vzniku těchto vln. Následuje kapitola s popisem použitých metod pro analýzu signálu. V praktické části studentka implementovala algoritmus pro detekci R kmitů a následně vytvořila algoritmus pro hodnocení šířky QRS komplexu. Identifikovala nejčastější arytmie, které by mohly být zaměněny za delta vlnu a v algoritmu tyto jevy ošetřila. Diskuze výsledků působí necelistvým dojmem. Studentka splnila všechny body zadání bez další přidané hodnoty. V druhé polovině roku využila jen nutné minimum konzultací. Vzhledem k pasivnímu přístupu hodnotím práci stupněm C, 75 bodů.
Studentka Martina Khunova se věnovala automatické detekci projevů preexitace v EKG. Práce začíná relativně stručnou rešerši, ve které postrádám popis metod používaných pro řešení dané problematiky (pokud takové práce existují). Struktura práce není dokonalá: na první pohled je těžké rozpoznat, co je teorii a co je popisem originálního řešení. Kapitoly na sebe příliš nenavazují a v popisu lineárních filtrů a detekce QRS komplexů se některé informace opakují několikrát. Zařazení do práce blokového schématu celé metody by jistě přispělo pochopení celého konceptu. V praktické části postrádám vyhodnocení úspěšnosti detektoru QRS komplexů a popis detekce začátků/konců QRS, které tvoří základ pro odvození příznaků. Kladně hodnotím snahu studentky o komplexní řešení s rozlišením mezi preexitaci, KES a raménkovými blokády. Avšak navržená metoda se zdá být příliš jednoduchá a hodnocení jejího potenciálu vyžaduje důkladnější zkoumání falešně pozitivních výstupů se zaměřením na výskyt KES, blokád i dalších patologických nálezů. Např. by bylo vhodné ověřit, jestli jsou dva vrcholy v derivovaných signálech charakteristické pouze pro blokády anebo se mohou vyskytovat u některých pacientů i v případě preexitace či jiných patologií. Z popisu metody se domnívám, že studentka ladila parametry algoritmu s využitím celé databáze a tak neotestovala jeho funkčnost na nezávislých datech. Výsledky proto mohou být zkresleny (nadhodnoceny). Výstupy práce studentka vhodně interpretovala a vyhodnotila i vliv stimulačního artefaktu na dosaženou úspěšnost detektoru. Formální stránka je průměrná, s nejednotným formátováním seznamu literatury a nízkou kvalitou některých převzatých obrázků. Na literární zdroje by mělo být odkazováno průběžně v textu, nikoliv na začátku kapitoly. Práce by si zasloužila podrobnější popis metod a výsledků, i přesto ji hodnotím kladně. Zadání považuji za splněné. Bodování: C/70 b.
eVSKP id 150806