Třídění EKG cyklů pomoci shlukové analýzy

Abstract

Bakalářská práce pojednává o~aplikaci shlukové analýzy na~různé záznamy EKG s~cílem vytvoření spolehlivého algoritmu na~detekci odlišných QRS komplexů. Samotný algoritmus zahrnuje filtraci, upravení pozic R kmitů, vytvoření vzorového cyklu. Následuje porovnání na~základě korelace a~střední kvadratické odchylky, ze~kterých se stanou data pro shlukování metodou k-means. Výsledný počet shluků je odvozen z~průměrné hodnoty silulet pro~různé počty shluků.The bachelor thesis explores the aplication of cluster analysis on diferent ECGs in order to create a reliable algorithm for detecting different QRS complexes. Algorithm comprises filtration, R-wave positions adjustment, model cycle creation and comparasion based on mean square error and correlation. Both, correlation and mean square error, become data for k-means clustering. The number of clusters is derived from silhouette values for diferent numbers of clusters.