Automatická detekce infarktu myokardu v signálu EKG
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá automatickou detekcí infarktu myokardu v signálu EKG. Diplomová práce se skládá ze dvou částí. Teoretická část obsahuje popis převodního systému srdečního, principu šíření elektrické aktivity srdeční svalovinou, způsobu snímání EKG a křivky EKG. Dále jsou zmíněny příčiny ischemie myokardu a různé metody jeho detekce. Další část práce je věnována vysokofrekvenčnímu EKG, analýze HFQRS a klinickým studiím, které popisují využití vysokofrekvenčního EKG při diagnostice infarktu myokardu. V praktické části je navržen algoritmus využívající nízkofrekvenční složky EKG a algoritmus využívající vysokofrekvenční složky EKG pro automatickou detekci infarktu myokardu. Navržené algoritmy jsou realizované v programovém prostředí MATLAB a testovány na signálech z databáze PTB. Závěrečná část diplomové práce je věnována porovnání úspěšnosti detekce infarktu myokardu pomocí nízkofrekvenčních a vysokofrekvenčních složek EKG a srovnání dosažených výsledků s výsledky z klinických studií.
This master’s thesis deals with the automatic detection of myocardial infarction in ECG. Semester work consists of two parts. The theoretical part provides a description of the electrical conduction system of the heart, spreading of electrical activity through the heart muscle, the methods of ECG scanning and the ECG curve. There are also mentioned the causes of myocardial ischemia and various methods of its detection. Another part is devoted to high-frequency ECG, analysis of HFQRS and clinical studies which describe the use of high-frequency ECG in diagnosis of myocardial infarction. In the practical part is proposed an algorithm using low-frequency components ECG and an algorithm using high-frequency components ECG for automatic detection of myocardial infarction. The proposed algorithms are implemented in programming environment MATLAB and tested on signals from the PTB database. The final part of the master‘s thesis is devoted to the comparison of the success of myocardial infarction by means of low frequency and high frequency components of ECG and comparison of achieved results with results from clinical studies.
This master’s thesis deals with the automatic detection of myocardial infarction in ECG. Semester work consists of two parts. The theoretical part provides a description of the electrical conduction system of the heart, spreading of electrical activity through the heart muscle, the methods of ECG scanning and the ECG curve. There are also mentioned the causes of myocardial ischemia and various methods of its detection. Another part is devoted to high-frequency ECG, analysis of HFQRS and clinical studies which describe the use of high-frequency ECG in diagnosis of myocardial infarction. In the practical part is proposed an algorithm using low-frequency components ECG and an algorithm using high-frequency components ECG for automatic detection of myocardial infarction. The proposed algorithms are implemented in programming environment MATLAB and tested on signals from the PTB database. The final part of the master‘s thesis is devoted to the comparison of the success of myocardial infarction by means of low frequency and high frequency components of ECG and comparison of achieved results with results from clinical studies.
Description
Keywords
Infarkt myokardu, elektrokardiografie, signál EKG, rozměření signálů EKG, patologické vlny Q, elevace úseku ST, deprese úseku ST, izoelektrická linie, vysokofrekvenční EKG, RAZ, Myocardial infarction, electrocardiography, ECG signal, delineation of ECG signals, pathological Q waves, ST elevation, ST depression, isoelectric line, high-frequency ECG, RAZ
Citation
NEJEDLÝ, L. Automatická detekce infarktu myokardu v signálu EKG [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Biomedicínské inženýrství a bioinformatika
Comittee
doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D. (předseda)
prof. Pharm.Dr. Petr Babula, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Roman Jakubíček, Ph.D. (člen)
RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. (člen)
Ing. Marina Ronzhina, Ph.D. (člen)
Ing. Martin Mézl, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2018-06-13
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Doc. Kolářová položila otázku, zda nebylo zbytečné použít k předzpracování převzatý algoritmus? Která data jste zpracovával a jak jste je vztahoval k výsledkům z klinických studií? Existuje nějaká databáze, kde by byly signály s IM? Měl jste nějaké informace o těchto signálech (např. věková hranice)?
RNDr. Jarkovský položil otázku, zaměřil jste se i na stanovení na falešně negativity? Je možné použít váš postup i v rámci nějaké biochemcké aplikace (např. kdy správně odebírat Troponin)?
Prof. Babula položil otázku, jak vypadá zdravý pacient?
Ing. Mézl položil otázku, čím se měří EKG, je to povrchový signál?
Student obhájil diplomovou práci.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení