Detekce K-komplexů ze spánkových záznamů EEG

Simple item page
but.committeeprof. 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)cs
but.defenceStudentka 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.cs
but.jazykslovenština (Slovak)
but.programBiomedicínská technika a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKrálík, Martinsk
dc.contributor.authorBjelová, Martinask
dc.contributor.refereeMézl, Martinsk
dc.date.accessioned2019-06-14T10:50:33Z
dc.date.available2019-06-14T10:50:33Z
dc.date.created2019cs
dc.description.abstractTáto 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 %.sk
dc.description.abstractThis 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 %.en
dc.description.markBcs
dc.identifier.citationBJELOVÁ, M. Detekce K-komplexů ze spánkových záznamů EEG [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.cs
dc.identifier.other118304cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/173617
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.subjectElektroencefalografa (EEG)sk
dc.subjectpolysomnografa (PSG)sk
dc.subjectspánkové štádiásk
dc.subjectK-komplexsk
dc.subjectfuzzy hodnotysk
dc.subjectTKEOsk
dc.subjectvlnková transformáciask
dc.subjectMATLABsk
dc.subjectElectroencephalography (EEG)en
dc.subjectpolysomnography (PSG)en
dc.subjectsleeping stagesen
dc.subjectK-complexen
dc.subjectfuzzy valuesen
dc.subjectTKEOen
dc.subjectwavelet transformationen
dc.subjectMATLABen
dc.titleDetekce K-komplexů ze spánkových záznamů EEGsk
dc.title.alternativeK-complex detection in sleep EEGen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2019-06-13cs
dcterms.modified2019-06-14-09:50:39cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid118304en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 17:01:25en
sync.item.modts2021.11.12 16:03:59en
thesis.disciplineBiomedicínská technika a bioinformatikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
2.56 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
7.89 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_118304.html
Size:
5.25 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_118304.html
Download
Collections
2019