Automatizovaná diagnóza poruch spánku využívající nositelná zařízení
| but.committee | prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda) doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (místopředseda) Ing. Daniel Kováč (člen) Ing.MgA. Edgar Mojdl, Ph.D. (člen) Ing. Jaromír Mačák, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Otázky oponenta: Bylo by možné velikost úhlu a délku okna optimalizovat automaticky? Popř. jak? Otázky komise: Co obsahuje knihovna scikit-learn? Jaký je rozdíl mezi specificitou a senzitivitou? Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Audio inženýrství | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Mikulec, Marek | cs |
| dc.contributor.author | Sigmund, Jan | cs |
| dc.contributor.referee | Mekyska, Jiří | cs |
| dc.date.accessioned | 2021-06-17T06:54:18Z | |
| dc.date.available | 2021-06-17T06:54:18Z | |
| dc.date.created | 2021 | cs |
| dc.description.abstract | Spánkové poruchy způsobují mnoho negativních následků a stále více se zkoumá jejich spojitost s kognitivním zdravím člověka. Tato práce se zabývá detekcí nízké spánkové kvality pomocí aktigrafického měření. Zvolila se existující metoda pro určení spánkových oken a její výkonnost se ověřila na datech polysomnografie, čítajících 27 pacientů. Algoritmus prostřednictvím změn úhlu, vypočtených z časových řad akcelerometru, určil binární stavy spánek/bdění. Dosáhlo se odlišného výsledku oproti původní studii, průměrně 81 % citlivosti, 62 % specificity a 78 % správnosti. Provedl se rozbor spánkových parametrů, a ozkoušely se dva způsoby jak s jejich pomocí rozhodnout o nízké kvalitě spánku – na základě porovnání s doporučeními organizace National Sleep Foundation a na základě porovnání s daty kontrolní skupiny bez poruch spánku (poč. 7). Cílem bylo označit zbylých 19 pacientů s diagnózou. Doporučení mezí parametrů SOL, WASO, NA>5 a SE vycházelo s větší citlivostí (75 %), menší specificitou (71 %) a identickou správností (74 %). Na závěr se metoda použila na 7denním měření aktigrafie, o 27 pacientech s podezřením na prodromální fázi demence s Lewyho tělísky. Stejným postupem se zhodnotil pokus o zachycení tohoto podezření a prohloubení možné souvislosti neurodegenerace s nekvalitním spánkem. Způsob řešení se prokázal citlivostí 86 %, specificitou 38 % a správností 63 %. Vzhledem k dosažení solidní citlivosti ve všech případech a dobré správnosti by se dalo uvažovat o indikátoru spánkové kvality. | cs |
| dc.description.abstract | Sleep disorders induce many negative repercussions. Furthermore, research about their connection to cognitive health is increasing in numbers. This thesis concerns detection of poor sleep quality via raw actigraphy data. Existing method for assessing sleep was selected, it’s performance was validated against polysomnography on 27 patients. Used algorithm defines sleep as the absence of change in arm angle. Resulting 81 % sensitivity, 62 % specificity and 78 % accuracy is different from the outcome in the pilot study. Two approaches, to determine sleep quality were used. Both are based on comparing sleep features – first, with National Sleep Foundation recommendations and second, with control group without sleep disorders (7 persons). The goal was to pinpoint the remaining 19 patients with diagnosis. The recommendation for SOL, WASO, NA>5 and SE had higher sensitivity (75 %), lower specificity (71 %) and identical accuracy (74 %). These approaches were then also tested on 7-day actigraphy, consisting of 27 subjects, that are presumed to have prodromal dementia with Lewy bodies. Same principle was applied to try to predict LBD and thereby address the link between sleep quality and neurodegeneration. This resulted in 86 % sensitivity, 38 % specificity and 63 % accuracy. With regard to achieving solid sensitivity in all cases and good accuracy this could be used to indicate sleep quality. | en |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | SIGMUND, J. Automatizovaná diagnóza poruch spánku využívající nositelná zařízení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021. | cs |
| dc.identifier.other | 133498 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/198101 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | aktigrafie | cs |
| dc.subject | kvalita spánku | cs |
| dc.subject | neurodegenerace | cs |
| dc.subject | poruchy spánku | cs |
| dc.subject | rozlišení spánku/bdění | cs |
| dc.subject | spánková deprivace | cs |
| dc.subject | spánkové parametry | cs |
| dc.subject | actigraphy | en |
| dc.subject | neurodegeneration | en |
| dc.subject | quality of sleep | en |
| dc.subject | sleep deprivation | en |
| dc.subject | sleep disorders | en |
| dc.subject | sleep/wake distinction | en |
| dc.subject | sleep parameters | en |
| dc.title | Automatizovaná diagnóza poruch spánku využívající nositelná zařízení | cs |
| dc.title.alternative | Automated diagnosis of sleep disorders using wearable devices | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | bachelorThesis | en |
| dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2021-06-16 | cs |
| dcterms.modified | 2021-06-17-12:39:38 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 133498 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2021.11.12 17:59:17 | en |
| sync.item.modts | 2021.11.12 17:43:27 | en |
| thesis.discipline | Zvuková produkce a nahrávání | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikací | cs |
| thesis.level | Bakalářský | cs |
| thesis.name | Bc. | cs |