Detekce K-komplexů ze spánkových záznamů EEG
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Táto práca sa zaoberá detekciou K-komplexov v spánkových EEG záznamoch. Polysomnografa je metóda, ktorá je využívaná pre diagnostiku a následnú liečbu mnohých porúch spánku. Pre určenie spánkových štádií je podstatné poznať grafoelementy, ktoré sa v nich vyskytujú. K-komplex je dôležitým ukazovateľom druhého štádia spánku a preto je podstatné vedieť tento vzor detegovať. V práci sa zameriavame na návrh a realizáciu viacerých algoritmov pre detekciu týchto vzorov s rozmanitými vlastnosťami. Spomedzi navrhnutých metód bola najlepšie vyhodnotená metóda s využitím vlnkovej transformácie. Výkon tejto detekcie dosiahol priemernú senzitivitu 63,83 % a priemernú pozitívnu prediktívnu hodnotu 44,07 %.
This paper addresses detecting of K-complexes in sleeping EEG records. Polysomnography is the method, which is used for diagnostic and following therapy of many sleep disorders. For identifnging of sleep stages it is fundamental to know graphoelements, in which they are situate. K-complex is important indicator of second sleep stange and hence is essencial to know to detect this pattern. In this paper we focus on design and implementation of more algorithms for detection of these patterns with various characteristics. Among the proposed methods, the wavelet transform method was best evaluated. Performance of this detection reached values the average senzitivity 63,83 % and average positive predictive value 44,07 %.
This paper addresses detecting of K-complexes in sleeping EEG records. Polysomnography is the method, which is used for diagnostic and following therapy of many sleep disorders. For identifnging of sleep stages it is fundamental to know graphoelements, in which they are situate. K-complex is important indicator of second sleep stange and hence is essencial to know to detect this pattern. In this paper we focus on design and implementation of more algorithms for detection of these patterns with various characteristics. Among the proposed methods, the wavelet transform method was best evaluated. Performance of this detection reached values the average senzitivity 63,83 % and average positive predictive value 44,07 %.
Description
Citation
BJELOVÁ, M. Detekce K-komplexů ze spánkových záznamů EEG [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Biomedicínská technika a bioinformatika
Comittee
prof. Ing. Ivo Provazník, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Martin Černý, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Martin Mézl, Ph.D. (člen)
Ing. Oto Janoušek, Ph.D. (člen)
Mgr. Erik Staffa, Ph.D. (člen)
MUDr. Jaromír Gumulec, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2019-06-13
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Janoušek položil otázku, proč byl u grafů shody použit jiný úsek a ne vždy stejný? Prof. Provazník položil otázku, z čeho byl počítán průměr u statistického vyhodnocení dat? Studentka obhájila bakalářskou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení