Aplikace hlubokého učení v detekci spánkové apnoe
Loading...
Date
Authors
Láznička, Jakub
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato diplomová práce se zaměřuje na využití metod hlubokého učení pro detekci spánkové apnoe, poruchy spánku charakterizované opakovanými epizodami zastavení nebo významného snížení průtoku dýchacích cest během spánku. Studie zkoumá efektivitu konvolučních neuronových sítí (CNN) a modelů Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) v automatické detekci různých typů spánkové apnoe s využitím polysomnografických záznamů. V práci jsou využity datasety z databáze MESA, které byly speciálně připraveny a upraveny pro potřeby hlubokého učení. Modely s nejlepšími výsledky dosáhly hodnot F1 skóre 0,87 a 0,83, což ukazuje, že hluboké učení může poskytovat přesné nástroje pro diagnostiku spánkové apnoe, představující potenciální zlepšení v klinické praxi. Práce také diskutuje možnosti integrace těchto modelů do klinických diagnostických procesů a nastiňuje směry pro budoucí výzkum v této oblasti.
The master thesis focuses on the use of deep learning methods for the detection of sleep apnea, a sleep disorder characterized by repeated episodes of cessation or significant reduction in airway flow during sleep. The study investigates the effectiveness of Convolutional Neural Networks (CNN) and Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) models in the automatic detection of different types of sleep apnea using polysomnographic recordings. The datasets used in this work are from the MESA database, which have been specially prepared and modified for deep learning. The best performing models achieved F1-scores of 0.87 and 0.83, showing that deep learning can provide accurate tools for sleep apnea diagnosis, representing a potential improvement in clinical practice. The paper also discusses the possibilities of integrating these models into clinical diagnostic processes and outlines directions for future research in this area.
The master thesis focuses on the use of deep learning methods for the detection of sleep apnea, a sleep disorder characterized by repeated episodes of cessation or significant reduction in airway flow during sleep. The study investigates the effectiveness of Convolutional Neural Networks (CNN) and Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) models in the automatic detection of different types of sleep apnea using polysomnographic recordings. The datasets used in this work are from the MESA database, which have been specially prepared and modified for deep learning. The best performing models achieved F1-scores of 0.87 and 0.83, showing that deep learning can provide accurate tools for sleep apnea diagnosis, representing a potential improvement in clinical practice. The paper also discusses the possibilities of integrating these models into clinical diagnostic processes and outlines directions for future research in this area.
Description
Citation
LÁZNIČKA, J. Aplikace hlubokého učení v detekci spánkové apnoe [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Martin Augustynek, Ph.D. (předseda)
Ing. Martin Mézl, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (člen)
Ing. Filip Plešinger, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Vičar, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Valentýna Provazník, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-11
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Plešinger položil otázku týkající se dělení dat. Zabezpečili jste nezahrnutí stejného pacienta ve validační a trénovací množině? Ing. Vičar položil otázku: Jak jste zvolili velikost konvoluční sítě? Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení