2023

Browse

Now showing 1 - 5 of 18

Softwarové nástroje pro analýzu srdeční depolarizace u pacientů se srdečním selháním
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Smíšek, Radovan; Kolářová, Jana; Richter, Aleš; Nováková, Marie
Srdeční selhání je stav, kdy srdce není schopno dostatečně zásobovat organismus okysličenou krví. Srdečním selháním trpí ve vyspělém světě přibližně 2 % lidí a tento počet roste. K potlačení nebo alespoň zmírnění příznaků srdečního selhání se u pacientů s dyssynchronií srdečních komor používá tzv. srdeční resynchronizační terapie, která obnáší implantaci biventrikulárního stimulátoru. Problém je, že u 30–50 % pacientů, kterým byla tato srdeční resynchronizační terapie provedena, nenastane zlepšení. Na úspěšnost má vliv správný výběr pacientů a způsob implantace a nastavení kardiostimulátoru. V rámci disertační práce jsou navrženy metodiky a vytvořeny softwary, které usnadňují výběr pacientů vhodných pro srdeční resynchronizační terapii, umožňují vybrat správné umístění stimulační elektrody v srdci a umožňují optimalizovat nastavení kardiostimulátoru. Vytvořené softwary jsou založeny na standardních parametrech používaných v klinické praxi (šířka komplexu QRS, přítomnost blokády levého Tawarova raménka, klasifikace srdečního rytmu) a navíc také na analýze ultra-vysokofrekvenčního EKG, které poskytuje detailnější informace o aktivaci srdce než standardně používané parametry. Vytvořené softwary pomáhají pacientům v 16 nemocnicích v ČR i v zahraničí.
Prvky s podélnými fotonickými strukturami v optických vláknech
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Urban, František; Smékal, Zdeněk; Róka,, Rastislav; Slavíček, Karel
Cílem práce je analyzovat možnosti využítí specifické metody přípravy podélných vláknových kvaziperiodických struktur typu Braggových mřížek, k návrhu a přípravě optovláknových difrakčních prvků pro senzoriku. Ohniskem práce se staly apodizované Braggovy mřížky a metoda jejich návrhu a přípravy založená na vzájemném překrytí dvou i více mírně se lišících uniformních struktur. První část práce shrnuje teoretické poznatky o Braggových mřížkách a prezentuje rozbor základních typů mřížek a jejich významných vlastností. Dále se práce zabývá významnými aspekty použití mřížek v senzorice, analyzuje způsoby vyhodnocování účinků měřených veličin na mřížky. Ukazuje cesty optimalizace přesnosti měření ovlivněné šumy z hlediska vlastností mřížek i postupů vyhodnocování. V kapitole 4. práce ukazuje význam a vlastnosti apodizace mřížek. Stěžejní kapitola 5. rozšiřuje a zobecňuje použití metody Moaré pro přípravu apodizovaných mřížek. Jsou představeny principy a vytvořen matematický popis zobecněné metody Moaré překryvu více nestejných uniformních mřížkových struktur, který je zaměřen na implementaci metody do technického systému přípravy mřížek systémem bočního osvitu vlákna přes společnou fázovou masku s napínáním a posuvy vlákna při expozicích jednotlivých submřížek struktury. Princip metody je aplikován do optimalizací návrhů devíti zvláštních mřížkových struktur s dvěma a třemi submřížkami pro dosažení specifických parametrů výhodných pro senzorické aplikace. Kapitola 6. prezentuje kroky přípravy expozičního zařízení k rozvinutí expozice mřížek zobecněnou Moaré metodou a uvádí výsledky experimentálních prací při realizaci navržených apodizovaných dvoj a trojmřížkových struktur. Jsou prezentovány optimalizované struktury pro vysoký odstup postranních maxim, struktury s ostrým spektrálním poklesem odrazivosti v hlavním maximu a struktury s plochým temenem maxima odrazivosti.
Měření a monitorování výkonnostních parametrů sítí nové generace
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Grenar, David; Smékal, Zdeněk; Vlček, Čestmír; Róka,, Rastislav
Práce se věnuje tématu přístupových sítí nové generace. V práci je nejprve proveden rozbor současného stavu poznání zaměřený na aktuální technický ale i legislativní vývoj a trend v přístupových sítích. Práce popisuje aktuální strukturu přístupových sítí a analyzuje stávající stav problematiky přístupových technologií. Dále jsou uvedeny měřící a testovací metody pro jejich ověřování v závislosti na typu sítě či provozu IP služeb. Poté disertační práce představuje matematické metody, které lze využít pro vyhodnocovací model přístupové sítě. Následně jsou vyhodnocena doporučení a metody pro monitorování a modelování dat z přístupové sítě. Předmětem zájmu je zde zejména problematika intenzity provozu. Práce předkládá návrh pro konstrukci matematického modelování provozního profilu a jeho využití.
Machine Learning-Aided Monitoring and Prediction of Respiratory and Neurodegenerative Diseases Using Wearables
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Skibińska, Justyna; Hošek, Jiří; Esposito, Anna; Faundez-Zanuy, Marcos
This thesis focuses on wearables for health status monitoring, covering applications aimed at emergency solutions to the COVID-19 pandemic and aging society. The methods of ambient assisted living (AAL) are presented for the neurodegenerative disease Parkinson's disease (PD), facilitating 'aging in place' thanks to machine learning and around wearables - solutions of mHealth. Furthermore, the approaches using machine learning and wearables are discussed for early-stage COVID-19 detection. Firstly, a publicly available dataset containing COVID-19, influenza, and healthy control data was reused for research purposes. The solution presented in this thesis is considering the classification problem and outperformed the state-of-the-art methods, whereas the original paper introduced just anomaly detection. The proposed model in the thesis for early detection of COVID-19 achieved 78 % for the k-NN classifier. Moreover, a second dataset available on request was utilized for recognition between COVID-19 cases and two types of influenza. The scrutinisation in the form of the classification between the COVID-19 and Influensa groups is proposed as the extension to the research presented in the original paper. The accuracy of the distinction between COVID-19 cases and influenza in the middle of the pandemic was equal to 73 % thanks to the k-NN. Furthermore, the contribution as the classification model of two aforementioned combined datasets was provided, and COVID-19 cases were able to be distinguished from healthy controls with 73 % accuracy thanks to XGBoost algorithm. The undeniable advantage of the illustrated approaches is taking into consideration the incubation period and contagiousness of the disease. In addition, some solutions for the detection of the aforementioned aging society phenomenon are presented. This study explores the possibility of fusing computerised analysis of hypomimia and hypokinetic dysarthria for the spectrum of Czech speech exercises. The introduced dataset is unique in this field because of its diversity and myriad of speech exercises. The aim is to introduce a new techniques of PD diagnosis that could be easily integrated into mHealth systems. A classifier based on XGBoost was used, and SHAP values were used to ensure interpretability. The presented interpretability allows for the identification of clinically valuable biomarkers. Moreover, the fusion of video and audio modalities increased the balanced accuracy to 83 %. This methodology pointed out the most indicative speech exercise – tongue twister from the clinical point of view. Furthermore, this work belongs to just a few studies which tackle the subject of utilising multimodality for PD and this approach was profitable in contrast with a single modality. Another study, presented in this thesis, investigated the possibility of detecting Parkinson's disease by observing changes in emotion expression during difficult-to-pronounce speech exercises. The obtained model with XGBoost achieved 69 % accuracy for a tongue twister. The usage of facial features, emotion recognition, and computational analysis of tongue twister was proved to be successful in PD detection, which is the key novelty and contribution of this study. Additionally, the unique overview of potential methodologies suitable for the detection of PD based on sleep disorders was depicted.
Využití bezdrátové komunikace pro lokalizaci: Za hranice fingerprintingu
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Bravenec, Tomáš; Frýza, Tomáš; Sanchez, Maria Cristina Rodriguez; Crivello, Antonino; Moreira, Adriano; Orti, Enrique Quintana; Oliver, Sergi Trilles
The field of Location-based Services (LBS) has experienced significant growth over the past decade, driven by increasing interest in fitness tracking, robotics, and eHealth. This dissertation focuses on evaluating privacy measures in Indoor Positioning Systems (IPS), particularly in the context of ubiquitous Wi-Fi networks. It addresses non-cooperative user tracking through the exploitation of unencrypted Wi-Fi management frames, which contain enough information for device fingerprinting despite MAC address randomization. The research also explores an algorithm to estimate room occupancy based on passive Wi-Fi frame sniffing and Received Signal Strength Indicator (RSSI) measurements. Such room occupancy detection has implications for energy regulations in smart buildings. Furthermore, the thesis investigates methods to reduce computational requirements of machine learning and positioning algorithms through optimizing neural networks and employing interpolation techniques for IPS based on RSSI fingerprinting. The work contributes datasets, analysis scripts, and firmware to improve reproducibility and supports advancements in the LBS field.

Browse

Recent Submissions