Detekce komplexů QRS v signálech EKG

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (předseda) Ing. Lukáš Smital, Ph.D. (místopředseda) doc. Mgr. Ing. Karel Sedlář, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Sekora, MBA (člen) Ing. Roman Jakubíček, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Ronzhina položila otázku, jaká je výpočetní náročnost navrženého algoritmu v porovnání s publikovanými metodami. Ing. Sekora položil otázku na výsledné hodnoty senzitivity v tabulkách uvedených v práci. Dále uvedl poznámku, že v závěru práce student neuvádí výsledky navržené metody. Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKozumplík, Jiřícs
dc.contributor.authorZhorný, Lukášcs
dc.contributor.refereeFilipenská, Marinacs
dc.date.created2020cs
dc.description.abstractTato diplomová práce se zabývá detekcí komplexů QRS z elektrokardiogramů s využitím časově frekvenční analýzy. Detekční postupy jsou založeny na vlnkové a Stockwellově transformaci. V teoretické části práce jsou popsány základy elektrokardiografie, dále jsou představeny běžné přístupy časově-frekvenční analýzy, jako je krátkodobá Fourierova transformace (STFT), vlnková transformace (WT) a Stockwellova transformace (ST). Uvedené algoritmy byly otestovány na souboru elektrogramů z databází MIT-BIH a CSE-MO1. U databáze CSE nejlépe fungovala metoda založená na vlnkové transformaci s bankou filtrů Symlet4 s výslednou hodnotou senzitivity 100 % a pozitivní prediktivity 99,86 %. U databáze MIT měl nejlepší výkon detektor využívající Stockwellovu transformaci s hodnotami senzitivity 99,54 % a pozitivní prediktivity 99,68 %. Výsledky byly porovnány s hodnotami jiných autorů uvedených v textu.cs
dc.description.abstractThis thesis deals with the detection of QRS complexes from electrocardiograms using time-frequency analysis. Detection procedures are based on wavelet and Stockwell transform. The theoretical part describes the basics of electrocardiography, then introduces common approaches to time-frequency analysis, such as short-time Fourier transform (STFT), wavelet transform and Stockwell transform. These algorithms were tested on a set of electrograms from the MIT-BIH and CSE-MO1 arrhythmia database. For the CSE database worked best the method based on the wavelet transform with the filter bank Symlet4, with the resulting value of sensitivity 100 % and positive predictivity 99.86%. For the MIT database had the best performance the detector using the Stockwell transform with values of sensitivity 99.54% and positive predictivity 99.68%. The results were compared with the values of other authors mentioned in the text.en
dc.description.markBcs
dc.identifier.citationZHORNÝ, L. Detekce komplexů QRS v signálech EKG [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.cs
dc.identifier.other126756cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/189316
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectEKGcs
dc.subjectkomplex QRScs
dc.subjectčasově-frekvenční transformacecs
dc.subjectvlnková transformacecs
dc.subjectStockwellova transformacecs
dc.subjectdatabáze CSEcs
dc.subjectdatabáze arytmií MIT-BIHcs
dc.subjectsenzitivitacs
dc.subjectpozitivní prediktivitacs
dc.subjectECGen
dc.subjectQRS complexen
dc.subjecttime-frequency transformen
dc.subjectwavelet transformen
dc.subjectStockwell transformen
dc.subjectCSE databaseen
dc.subjectMIT-BIH arrhythmia databaseen
dc.subjectsensitivityen
dc.subjectpositive predictivityen
dc.titleDetekce komplexů QRS v signálech EKGcs
dc.title.alternativeDetection of QRS complexes in ECG signalsen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2020-06-17cs
dcterms.modified2020-08-27-12:21:17cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid126756en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:24:40en
sync.item.modts2025.01.15 22:20:44en
thesis.disciplineBiomedicínské a ekologické inženýrstvícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
3.64 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
330.41 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_126756.html
Size:
7.04 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_126756.html
Download
Collections
2020