Lokalizace fibrilace síní pro vyhodnocení zatížení pacienta
Loading...
Date
Authors
Martinásková, Klára
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Diplomová práce se zabývá problematikou detekce fibrilace síní ze záznamů EKG a lokalizace daných úseků fibrilace u signálů s paroxysmální fibrilací. Je vypracována rešerše týkající se fibrilace síní, vzniku této atologie a metod detekce fibrilace z EKG záznamů pomocí hlubokého učení. V jazyce Python je následně implementován model konvoluční neuronové sítě s reziduálními bloky pro klasifikaci krátkých (3 s) segmentů EKG signálu. Následně jsou výsledky klasifikace zpracovány a v signálech s paroxysmální fibrilací jsou lokalizovány úseky s fibrilací. Díky klasifikaci a lokalizaci je dále vyhodnoceno zatížení pacienta fibrilací. Implementovaný klasifikátor na testovací množině dosahuje výsledků F1 skóre 96,15 %. Při lokalizaci úseků s fibrilací algoritmem je dosaženo hodnoty MAE 0,95 s pro detekci začátků a 1,29 s pro detekci konců vůči referenčním polohám. Odhadované zatížení pacienta je porovnáno se skutečnou zátěží a dosahuje MAE 3 %.
The diploma thesis deals with the problem of detection of atrial fibrillation from ECG recordings and localization of given fibrillation segments in signals with paroxysmal fibrillation. A research is done on atrial fibrillation, the origin of this pathology and methods of fibrillation detection from ECG recordings using deep learning. Subsequently, a convolutional neural network model with residual blocks is implemented in Python to classify short (3 s) segments of the ECG signal. Subsequently, the classification results are processed and the segments with paroxysmal fibrillation are localized in the signals with fibrillation. With the classification and localization, the burden assessment of fibrillation is further evaluated. The implemented classifier on the test set achieves an F1 score of 96,15 %. When the sections with fibrillation are localized by the algorithm, MAE of 0,95 s for detecting the beginnings and 1,29 s for detecting the ends with respect to the reference positions is achieved. The estimated patient's burden assessment is compared with the actual values and achieves MAE of 3 %
The diploma thesis deals with the problem of detection of atrial fibrillation from ECG recordings and localization of given fibrillation segments in signals with paroxysmal fibrillation. A research is done on atrial fibrillation, the origin of this pathology and methods of fibrillation detection from ECG recordings using deep learning. Subsequently, a convolutional neural network model with residual blocks is implemented in Python to classify short (3 s) segments of the ECG signal. Subsequently, the classification results are processed and the segments with paroxysmal fibrillation are localized in the signals with fibrillation. With the classification and localization, the burden assessment of fibrillation is further evaluated. The implemented classifier on the test set achieves an F1 score of 96,15 %. When the sections with fibrillation are localized by the algorithm, MAE of 0,95 s for detecting the beginnings and 1,29 s for detecting the ends with respect to the reference positions is achieved. The estimated patient's burden assessment is compared with the actual values and achieves MAE of 3 %
Description
Keywords
Hluboké učení, fibrilace síní, lokalizace fibrilace síní, EKG, konvoluční neuronová síť, reziduální neuronová síť, paroxysmální fibrilace, zatížení pacienta fibrilací, Deep learning, atrail fibrillation, localization of atrial fibrillation, ECG, convolutian neural network, residual neural network, paroxysmal fibrillation, atrail fibrillation burden assessment
Citation
MARTINÁSKOVÁ, K. Lokalizace fibrilace síní pro vyhodnocení zatížení pacienta [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
doc. Mgr. Ctirad Hofr, Ph.D. (předseda)
Ing. Markéta Jakubíčková, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Martin Vítek, Ph.D. (člen)
Ing. Martin Mézl, Ph.D. (člen)
Ing. Jana Musilová, Ph.D. (člen)
Ing. Radovan Smíšek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-10
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Studentka se vyjádříla k posudku a odpověděla na přiložené otázky oponenta. Doc. Hofr: jak byste postupovala v ideálním světě, kdybyste tu práci dělala znovu. Na slidu 15 máte graf - jak byste zdůraznila, že jsou rozdíly znatelné? Ing. Mézl: byl průběh podobný u všech modelů? Ing. Vítek: proč je tak důležitá délka fibrilace? Je ideální pro EKG data přidávat gaussovský šum jako augmentaci?
Studentka obhájila diplomovou práci s výhradami a odpověděla na otázky členů komise.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení