Návrh generativní kompetitivní neuronové sítě pro generování umělých EKG záznamů

Simple item page
but.committeeprof. Pharm.Dr. Petr Babula, Ph.D. (předseda) Ing. Marina Filipenská, Ph.D. (místopředseda) Ing. Lukáš Smital, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Martina Lengerová, Ph.D. (člen) Ing. Roman Jakubíček, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval závěry své diplomové práce a odpověděl na dotazy komise. Student obhájil diplomovou práci.cs
but.jazykslovenština (Slovak)
but.programBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorHejč, Jakubsk
dc.contributor.authorŠagát, Martinsk
dc.contributor.refereeFilipenská, Marinask
dc.date.created2020cs
dc.description.abstractPráca sa zaoberá generovaním EKG signálov pomocou generatívnych kompetitívnych sietí (GAN). Podrobne skúma základy umelých neurónových sietí a princípy ich fungovania. Teoreticky popisuje využitie a fungovanie a najčastejšie typy zlyhaní generatívnych kompetitívnych sietí. V práci bol odvodený všeobecný postup predspracovania signálov vhodných pre trénovanie GAN, ktorý bol využitý na zostavenie databázy. V tejto práci boli navrhnuté a implementované celkovo 3 rôzne modely GAN. Výsledky modelov boli vizuálne zobrazené a podrobne analyzované. Na záver práca komentuje dosiahnuté výsledky a navrhuje ďalšie smerovanie výskumu metód zaoberajúcich sa generovaním EKG signálov.sk
dc.description.abstractThe work deals with the generation of ECG signals using generative adversarial networks (GAN). It examines in detail the basics of artificial neural networks and the principles of their operation. It theoretically describes the use and operation and the most common types of failures of generative adversarial networks. In this work, a general procedure of signal preprocessing suitable for GAN training was derived, which was used to compile a database. In this work, a total of 3 different GAN models were designed and implemented. The results of the models were visually displayed and analyzed in detail. Finally, the work comments on the achieved results and suggests further research direction of methods dealing with the generation of ECG signals.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationŠAGÁT, M. Návrh generativní kompetitivní neuronové sítě pro generování umělých EKG záznamů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.cs
dc.identifier.other126849cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/189246
dc.language.isoskcs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectGeneratívne kompetitívne sietesk
dc.subjectGANsk
dc.subjectumelé neurónové sietesk
dc.subjectneurónsk
dc.subjectEKGsk
dc.subjectarytmiesk
dc.subjectgenerovanie signálovsk
dc.subjectPythonsk
dc.subjectCNNsk
dc.subjectBiLSTMsk
dc.subjectGenerative adversarial networksen
dc.subjectGANen
dc.subjectartificial neural networksen
dc.subjectneuronen
dc.subjectECGen
dc.subjectarrhythmiasen
dc.subjectsignal generationen
dc.subjectPythonen
dc.subjectCNNen
dc.subjectBiLSTMen
dc.titleNávrh generativní kompetitivní neuronové sítě pro generování umělých EKG záznamůsk
dc.title.alternativeGenerative Adversial Network for Artificial ECG Generationen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2020-06-16cs
dcterms.modified2020-06-19-13:01:40cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid126849en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:23:59en
sync.item.modts2025.01.15 16:51:07en
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 - 4 of 4
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
5.69 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.txt
Size:
85 B
Format:
Plain Text
Description:
appendix-1.txt
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-2.zip
Size:
6.57 MB
Format:
zip
Description:
appendix-2.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_126849.html
Size:
6.95 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_126849.html
Download
Collections
2020