Detekce vybraných typů srdečních arytmií v EKG

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Ivo Provazník, Ph.D. (předseda) Ing. Martin Vítek, Ph.D. (místopředseda) Ing. Jiří Chmelík, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Ctirad Hofr, Ph.D. (člen) Ing. Helena Škutková, Ph.D. (člen) Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. doc. Mgr. Ctirad Hofr, Ph.D. položil otázku, proč máte tak malé popisky u grafů? Jak budete postupovat, pokud od svého dědečka obdržíte záznam jeho EKG a on požádá o vyhodnocení výskytu srdeční arytmie? Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. položil otázku, jaké databáze byly použity? Ing. Jiří Chmelík, Ph.D. položil otázku, jaká kriteriální funkce byla použita? Studentka obhájila diplomovou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorRonzhina, Marinacs
dc.contributor.authorNěmečková, Karolínacs
dc.contributor.refereeŘedina, Richardcs
dc.date.accessioned2022-06-09T06:52:34Z
dc.date.available2022-06-09T06:52:34Z
dc.date.created2022cs
dc.description.abstractTato práce se zabývá klasifikací EKG záznamů se zaměřením na hůře klasifikovatelné arytmie (flutter síní, atriventrikulární blokáda II. a III. stupně). V teoretické části je uvedena literární rešerše v oblasti metod hlubokého učení, které byly využity pro klasifikaci EKG záznamů, se zaměřením na konvoluční neuronové sítě. Dále je popsána použitá databáze EKG záznamů se stručným popisem detekovaných arytmií. Praktická část provádí implementaci navržených konvolučních neuronových sítí v prostředí Python. Hodnocení kvality klasifikátorů proběhlo pomocí vybraných metrik se zaměřením na F1 skóre. Výsledky jsou na konci práce diskutovány.cs
dc.description.abstractThis thesis deals with classification of ECG records focusing on less classifiable arrhythmia (atrial flutter, atriventricular block I. and II. degree). In the theoretical part of the thesis deep learning used in classification of ECG records with a focus on the convolutional neural networks are described. The database of ECG records with a brief description of detected arrhythmias is further described. The practical part implements the proposed convolutional neural network in the Python environment. The evaluation of the arrhythmia detection quality was done using mainly the F1 score. The results were discussed at the end of the thesis.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationNĚMEČKOVÁ, K. Detekce vybraných typů srdečních arytmií v EKG [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.cs
dc.identifier.other142098cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/204919
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.subjectflutter sínícs
dc.subjectfibrilace sínícs
dc.subjectatrioventrikulární blokádacs
dc.subjectelektrokardiogramcs
dc.subjectkonvoluční neuronová síťcs
dc.subjectatrial flutteren
dc.subjectatrial fibrillationen
dc.subjectatrioventricular blocken
dc.subjectelectrocardiogramen
dc.subjectconvolutional neural networken
dc.titleDetekce vybraných typů srdečních arytmií v EKGcs
dc.title.alternativeDetection of selected cardiac arrhythmias in ECGen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2022-06-08cs
dcterms.modified2022-06-08-10:11:41cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid142098en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2022.06.09 08:52:34en
sync.item.modts2022.06.09 08:14:29en
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:
7.32 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
4.6 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_142098.html
Size:
6.69 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_142098.html
Download
Collections
2022