Využití neuronové sítě při detekci poruch srdečního rytmu z EKG dat a signálu akcelerometru

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Marek Penhaker, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D. (místopředseda) Ing. Lukáš Smital, Ph.D. (člen) Ing. Kateřina Šabatová (člen) MUDr. Tibor Stračina, Ph.D. (člen) Mgr. Veronika Bulková, Ph.D., MHA. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Prof. Penhaker položil dotaz, proč je podle studenta vzorkovací frekvence akcelerometru 5 Hz málo. Student obhájil bakalářskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínská technika a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorBulková, Veronikacs
dc.contributor.authorAleksandrenko, Boryscs
dc.contributor.refereeŘedina, Richardcs
dc.date.created2024cs
dc.description.abstractTato bakalářská práce se věnuje problematice detekce poruch srdečního rytmu ze signálů EKG a akcelerometru s využitím strojového učení. Nejprve byla provedena analýza možností detekce poruch srdečního rytmu z těchto signálů pomocí teoretické rešerše. V další části byla navržena metodika pro detekci dvou poruch rytmu: nepřiměřené sinusové tachykardie a chronotropní inkompetence. Metodika byla dodatečně doplněna adaptivní filtrací EKG signálu pomocí signálu akcelerometru. Ve třeti částí práce byla vytvořena databáze vzorků pro trénování modelů strojového učení navržených v metodice. Další část obsahovala popis a realizaci modelů. V páté části práce byla v programovacím jazyce Python vytvořena aplikace pro detekci poruch srdečního rytmu pomocí navržené metodiky. Nakonec byla provedena diskuze a evaluace výsledků.cs
dc.description.abstractThis bachelor's thesis addresses the issue of detecting heart rhythm disorders from EKG and accelerometer signals using machine learning. First, an analysis of the possibilities for detecting heart rhythm disorders from these signals was conducted through a theoretical review. In the next part, a methodology was proposed for detecting two rhythm disorders: inappropriate sinus tachycardia and chronotropic incompetence. The methodology was further supplemented with adaptive filtering of EKG signals using signals from the accelerometer. In the third part of the thesis, a database of samples was created for training machine learning models proposed in the methodology. The next section included the description and implementation of the models. In the fifth part of the thesis, an application for detecting heart rhythm disorders using the proposed methodology was developed in the Python programming language. Finally, a discussion and evaluation of the results were conducted.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationALEKSANDRENKO, B. Využití neuronové sítě při detekci poruch srdečního rytmu z EKG dat a signálu akcelerometru [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.cs
dc.identifier.other159681cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/246778
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.subjectPoruchy srdečního rytmucs
dc.subjectEKG signálcs
dc.subjectsignál akcelerometrucs
dc.subjectadaptivní filtracecs
dc.subjectskrytý Markovův modelcs
dc.subjectLSTM neuronová síťcs
dc.subjectstrojové učenics
dc.subjectsrdeční frekvencecs
dc.subjectPythoncs
dc.subjectholtercs
dc.subjectVivalink.cs
dc.subjectHeart rhythm disordersen
dc.subjectECG signalen
dc.subjectaccelerometer signalen
dc.subjectadaptive filteringen
dc.subjecthidden Markov modelen
dc.subjectLSTM neural networken
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectheart rateen
dc.subjectPythonen
dc.subjectholteren
dc.subjectVivalink.en
dc.titleVyužití neuronové sítě při detekci poruch srdečního rytmu z EKG dat a signálu akcelerometrucs
dc.title.alternativeUsing of neural network for detection of heart rhythm disturbances from ECG data and accelerometer signalen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2024-06-11cs
dcterms.modified2024-06-12-15:39:11cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid159681en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.17 17:19:50en
sync.item.modts2025.01.15 18:41:54en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
10.74 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
1.51 MB
Format:
Unknown data format
Description:
file appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_159681.html
Size:
8.04 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_159681.html
Download
Collections
2024