Klasifikace signálu EKG

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá klasifikací různých průběhů EKG signálů. Úkolem bylo rozpoznat normální cykly od různých typů arytmií a určit, o jaké poruchy se jedná. Klasifikace byla provedena pomocí neuronových sítí v nadstavbě programového prostředí Matlab (Neural Network Toolbox). Výsledkem této práce je aplikace, která po načtení EKG signálu z databáze provede jeho předzpracování a následnou klasifikaci jednotlivých kvaziperiod do pěti různých tříd. Procentuální výsledky klasifikace jsou uvedeny v závěru práce.This thesis deals with classification of different types of time courses of ECG signals. Main objective was to recognize the normal cycles and several forms of arrhythmia and to classify the exact types of them. Classification has been done with usage of algorithms of Neural Networks in Matlab program, with its add-on (Neural Network Toolbox). The result of this thesis is application, which makes possible to load an ECG signal, pre-process it and classify its each cycle into five classes. Percentage results of this classification are in the conclusion of this thesis.