Klasifikace akcelerometrických dat v rámci pacientského záznamu EKG
Loading...
Date
Authors
Kindl, Zdeněk
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Předmětem bakalářské práce je klasifikace akcelerometrických dat pacienta. Cílem je zlepšení objasnění patologií v EKG signálu. Klasifikace probíhá na datech, která byla naměřena zařízením Bittium Faros 180L. Byla vytvořena vlastní databáze pohybů. Pacientská data jsou zpracovávána pomocí rekurentní neuronové sítě. Ta rozdělí pohyby do tří základních skupin: klidová aktivita, mírná aktivita, vysoká aktivita. Výstupem je soubor s anotací pohybu. Práce obsahuje popis neuronových sítí, data, zpracování dat a vytvoření neuronové sítě s kódy.
The subject of the bachelor's thesis is the classification of patient accelerometric data. The aim is to improve the clarification of pathologies in the ECG signal. The classification is performed on data measured by the Bittium Faros 180L device. A custom database of movements was created. Patient data is processed using a recurrent neural network, which classifies the movements into three basic groups: resting activity, moderate activity, and high activity. The output is a file with movement annotations. The thesis includes a description of neural networks, data, data processing, and the creation of the neural network with codes.
The subject of the bachelor's thesis is the classification of patient accelerometric data. The aim is to improve the clarification of pathologies in the ECG signal. The classification is performed on data measured by the Bittium Faros 180L device. A custom database of movements was created. Patient data is processed using a recurrent neural network, which classifies the movements into three basic groups: resting activity, moderate activity, and high activity. The output is a file with movement annotations. The thesis includes a description of neural networks, data, data processing, and the creation of the neural network with codes.
Description
Citation
KINDL, Z. Klasifikace akcelerometrických dat v rámci pacientského záznamu EKG [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. Marek Penhaker, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Lukáš Smital, Ph.D. (člen)
Ing. Kateřina Šabatová (člen)
MUDr. Tibor Stračina, Ph.D. (člen)
Mgr. Veronika Bulková, Ph.D., MHA. (člen)
Date of acceptance
2024-06-11
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Smital položil otázku, zda student zkoušel jednodušší přístupy než model LSTM. Jak dlouhé okno jste použil pro klasifikaci? Jak jste řešil případ, kdy jsou v okně zachyceny dvě aktivity?
Student obhájil bakalářskou práci s výhradami 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