Detekce ischemie v EKG záznamech

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Jiří Kozumplík, CSc. (předseda) doc. Ing. Radovan Jiřík, Ph.D. (místopředseda) Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (člen) prof. Ing. Jaromír Hubálek, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Michal Masařík, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Jaromír Baštinec, CSc. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Doc. Kozumplík položil otázku: Kolik neuronů ve skrytých vrstvách jste používal? Pro kolik neuronů bylo dosaženo nejlepších výsledků? Proč bylo dosaženo horších výsledků při použití analýzy hlavních komponent s 9 komponentami oproti použití pouze 8 komponent? Proč byl práh pro výběr použitých hlavních komponent zvolen pro vlastní čísla větší než jedna? Doc. Baštinec položil otázku: Je výpočetně náročnější použití většího počtu hlavních komponent? O kolik? Doc. Hubálek položil otázku: Jakou aktivační funkci jste použil? RNDr. Masařík položil otázku: Proč se řeší problém detekce ischemie? Student odpověděl na otázky členů komise a oponenta. Student obhájil diplomovou práci.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorFilipenská, Marinacs
dc.contributor.authorTichý, Pavelcs
dc.contributor.refereeSmital, Lukášcs
dc.date.created2014cs
dc.description.abstractV této práci jsou popsány projevy ischemie srdce v EKG signálu a shrnuty některé metody umožňující automatickou detekci ischemie. Dále byly vypočteny morfologické parametry EKG ze záznamů dostupných na UBMI a provedeno jejich statistické zhodnocení pro následnou automatickou klasifikaci. Pro vlastní klasifikaci srdečních cyklů byla použita vícevrstvá neuronová síť vytvořená v Matlabu. Na dostupných datech bylo dosaženo úspěšnosti klasifikace až 99,9%.cs
dc.description.abstractThis paper describes the manifestations of ischemia in the ECG signals and summarizes some methods allowing automatic detection of ischemia. Morphological features were then calculated from ECG signals available from UBMI and statistically evaluated to select features appropriate for further automatic classification. Multilayer feedforward neural network was used for classification of heart beats. The neural network was designed in Matlab. Classification performance up to 99.9% was obtained on available dataset.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationTICHÝ, P. Detekce ischemie v EKG záznamech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2014.cs
dc.identifier.other73073cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/31567
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectIschemiecs
dc.subjectmorfologické parametry EKGcs
dc.subjectneuronová síťcs
dc.subjectklasifikacecs
dc.subjectanalýza hlavních komponentcs
dc.subjectIschemiaen
dc.subjectmorphological features of ECGen
dc.subjectneural networken
dc.subjectclassificationen
dc.subjectprincipal component analysisen
dc.titleDetekce ischemie v EKG záznamechcs
dc.title.alternativeDetection of ischemia in ECGen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2014-06-12cs
dcterms.modified2014-06-13-12:06:40cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid73073en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 13:12:38en
sync.item.modts2025.01.15 15:43:24en
thesis.disciplineBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
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:
1.79 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
6.15 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_73073.html
Size:
4.08 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_73073.html
Download
Collections
2014