EKG biometrie s využitím hlubokého učení

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Valentine Provazník, Ph.D. (předseda) Ing. Marina Filipenská, Ph.D. (místopředseda) Ing. Kateřina Jurečková (člen) Ing. Oto Janoušek, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Zdenka Fohlerová, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Ronzhina položila otázku: jsou výchylky způsobené fyziologicky nebo technicky? Je možné zkrátit délku měření? Můžete dovysvětlit princip verifikace? Ing. Janoušek položil otázku, zda je možné bonifikovat určité parametry a vyhodnocení měření u specifických typů osob (těhotné ženy, obezita, atd.). Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykslovenština (Slovak)
but.programBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorVičar, Tomášsk
dc.contributor.authorRepčík, Tomášsk
dc.contributor.refereeMézl, Martinsk
dc.date.accessioned2024-06-08T22:46:45Z
dc.date.available2024-06-09cs
dc.date.available2024-06-08T22:46:45Z
dc.date.created2021cs
dc.description.abstractDiplomová práca spracováva celkový prehľad rôznych prístupov k využitiu EKG ako biometrie. Pre trénovanie a testovanie vytvorených neurónových sietí boli zozbierané záznamy ľudí pomocou náramku schopného merať EKG v priebehu štyroch mesiacov. Pomocou týchto dát boli zostrojené neurónové siete rôznych typov, z ktorých najlepšie obstáli jednoduché konvolučné neurónové siete. Modely v priemere dosahovali skutočnej miery prijatia nad 98,9% a odmietnutia 99,5%. Následne po tréningu boli vizualizované rôznymi technikami a popísane dôležité úseky EKG pre verifikáciu. Práca taktiež popisuje implementáciu v podobe Android aplikácie a optimalizáciu neurónových sietí.sk
dc.description.abstractThis diploma thesis makes a comprehensive overview of various approaches to the usage of ECG as biometry. ECG of people was measured with ECG capable wristband for training and testing purposes. The measurements were gathered during the four-month period. The neural networks of various types were trained on these data, and the feedforward convolutional neural networks have the best performance. These models reached a true acceptance rate 98,9% and a true rejection rate 99,5% on average. After training, the models have been visualised with a variety of techniques and essentials parts of ECG for verification have been described. The thesis also describes the first implementation of the Android application.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationREPČÍK, T. EKG biometrie s využitím hlubokého učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.cs
dc.identifier.other134436cs
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11012/246157
dc.language.isoskcs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsPřístup k plnému textu prostřednictvím internetu byl licenční smlouvou omezen na dobu 3 roku/letcs
dc.subjectHlboké učeniesk
dc.subjectneurónové sietesk
dc.subjectEKGsk
dc.subjectkonvolučné neurónové sietesk
dc.subjectsiamské neurónové sietesk
dc.subjectbiometriask
dc.subjectAndroid aplikáciask
dc.subjectvizualizácia neurónových sietísk
dc.subjectDeep learningen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectECGen
dc.subjectconvolutional neural networksen
dc.subjectsiamese neural networksen
dc.subjectbiometryen
dc.subjectAndroid applicationen
dc.subjectvisualisation of neural networksen
dc.titleEKG biometrie s využitím hlubokého učenísk
dc.title.alternativeECG biometrics using deep learningen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2021-06-09cs
dcterms.modified2024-05-17-12:50:08cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid134436en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2024.06.09 00:46:45en
sync.item.modts2024.06.09 00:13:39en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
4.13 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
2.45 MB
Format:
Unknown data format
Description:
file appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_134436.html
Size:
6.02 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_134436.html
Download
Collections
2021