Maximalizace diagnostické výtěžnosti signálů EKG

Abstract

Táto bakalárska práca sa zaoberá maximalizáciou diagnostické vyťaženosti signálu EKG. V~teoretickej sekcií sa zaoberáme fyziológiou srdca, elektrokardiografiou, typmi rušenia EKG a popisom niektorých známych metód odhadu kvality signálu. Praktická sekcia obsahuje dve časti. Prvá obsahuje spojitý odhad Signal-to-Noise Ratio (SNR), teda pomer signál/šum. To spočíva v generovaní umelého EKG signálu, umelých myopotenciálov a implementácií Adaptívneho Vlnkového Wienerovského Filtra (AWWF). Po overení správnosti filtra na umelých dátach sme pristúpili k~použitiu reálnych dát z~databázy MIT-BIH. Druhá časť zahŕňa proces segmentácie, ktorý rozdeľuje EKG signál do troch kategórií: signál vhodný na celkovú analýzu, vhodný pre detekciu QRS komplexov a signál nevhodný na ďalšiu analýzu.This bachelor thesis deals with the maximization of ECG signals diagnostic yield. In the theoretical section we deal with the physiology of the heart, electrocardiography, types of ECG noises. It describes some known methods for the estimation of quality of the ECG signal. The practical section contains two parts. The first one contains a continuous Signal-to-Noise Ratio (SNR). It includes generating artificial ECG signal, artificial myopotentials and implementation of Adaptive Wiener Wiener Filtrate (AWWF). After verification of the correctness of the filter on the artificial data, we started to use real data from MIT-BIH database. The second part involves a segmentation process that divides the ECG signal into three categories: a signal suitable for full analysis, suitable for detection of QRS complexes and a signal unsuitable for further analysis.