Detekce fibrilace síní ze signálů EKG

Abstract

Fibrilace síní je jednou z nejběžnějších poruch srdečního rytmu. V dospělé populaci většina studií uvádí prevalenci fibrilací síní v rozsahu 1-6 %. Prevalence dále roste s věkem. Její včasné odhalení je pro pacienta klíčové. Prevencí je poté možno zabránit závažným stavům. Pro detekci je využíváno mnoho různých metod včetně metod hlubokého učení. Cílem této bakalářské práce je popsat metody automatické detekce fibrilace síní, navrhnout a implementovat vybrané algoritmy a otestovat jejich výsledky na testovacím datasetu. K implementaci byl využit software Matlab R2020b.Atrial fibrillation is one of the most common cardiac rhythm disorders. The prevalence of atrial fibrillation is reported at 1-6 % of the adult population. The chances of developing atrial fibrillation increase with age. An early detection of this arrhythmia is a key to prevent more serious conditions. Many ways have been found to detect atrial fibrillation episodes in ECG including deep learning methods. The aim of this bachelor’s thesis is to describe the problem of atrial fibrillation and the methods used for detection in the ECG record, design an atrial fibrillation detector and test its results. Detector is implemented using a Matlab R2020b software.