Detekce fibrilace síní v krátkodobých EKG záznamech

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (předseda) Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (místopředseda) Ing. Marina Filipenská, Ph.D. (člen) RNDr. Petr Fuchs, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Sekora, MBA (člen)cs
but.defenceStudentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Sekora se zeptal na náhodnost rozdělení použitých dat. Doc. Kolář se zeptal proč nemá studentka uvedenou specificitu, když uvádí senzitivitu. Dále se dotázal na zvolené příznaky a způsob jejich volby. Co je kritériem správného výběru. Co znamenají odlehlé hodnoty v prezentovaném grafu. Studentka obhájila diplomovou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorFilipenská, Marinacs
dc.contributor.authorAmbrožová, Monikacs
dc.contributor.refereeJanoušek, Otocs
dc.date.created2019cs
dc.description.abstractFibrilace síní je diagnostikována u 1-2 % populace, v příštích dekádách se očekává výrazný nárůst počtu pacientů s touto arytmií v souvislosti se stárnutím populace a vyšším výskytem některých onemocnění, která jsou považována za její rizikové faktory. Cílem této práce je popsat problematiku fibrilace síní a metody, které umožňují její detekci v EKG záznamu. V úvodní části se nachází literární rešerše zabývající se fyziologií srdce a fibrilací síní. V další části jsou uvedené některé metody sloužící k detekci FS. V praktické části je zhodnocena funkčnost dodaného softwaru pro detekci FS firmou BTL. Dále je zde navržen detektor fibrilace síní. K detekci bylo vybráno několik parametrů, poukazující na variabilitu RR intervalů. Jedná se o parametry směrodatné odchylky, koeficient šikmosti a špičatosti, variační koeficient, střední kvadratickou odchylku, normalizovanou absolutní odchylku, normalizovanou absolutní diferenci, mediánovou absolutní odchylku a entropii. Bylo využito třech různých klasifikačních modelů: metoda podpůrných vektorů (SVM), K-nearest neghbor (KNN) a diskriminační analýza (DA). Nejlepších výsledků dosahuje klasifikační model SVM. Výsledky ukazatelů úspěšnosti (sensitivita: 67,1 %; specificita: 97,0 %; F-measure: 66,8 %; accuracy: 92,9 %).cs
dc.description.abstractAtrial fibrillation is diagnosed in 1-2% of the population, in next decades, it expects a significant increase in the number of patients with this arrhythmia in connection with the aging of the population and the higher incidence of some diseases that are considered as risk factors of atrial fibrillation. The aim of this work is to describe the problem of atrial fibrillation and the methods that allow its detection in the ECG record. In the first part of work there is a theory dealing with cardiac physiology and atrial fibrillation. There is also basic descreption of the detection of atrial fibrillation. In the practical part of work, there is described software for detection of atrial fibrillation, which is provided by BTL company. Furthermore, an atrial fibrillation detector is designed. Several parameters were selected to detect the variation of RR intervals. These are the parameters of the standard deviation, coefficient of skewness and kurtosis, coefficient of variation, root mean square of the successive differences, normalized absolute deviation, normalized absolute difference, median absolute deviation and entropy. Three different classification models were used: support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) and discriminant analysis classification. The SVM classification model achieves the best results. Results of success indicators (sensitivity: 67.1%; specificity: 97.0%; F-measure: 66.8%; accuracy: 92.9%).en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationAMBROŽOVÁ, M. Detekce fibrilace síní v krátkodobých EKG záznamech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.cs
dc.identifier.other118350cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/177642
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.subjectSrdcecs
dc.subjectelektrokardiogramcs
dc.subjectsrdeční arytmiecs
dc.subjectfibrilace sínícs
dc.subjectdetekce fibrilace sínícs
dc.subjectmetoda podpůrných vektorůcs
dc.subjectk-nearest neighborcs
dc.subjectdiskriminační analýzacs
dc.subjectHearten
dc.subjectelectrocardiogramen
dc.subjectcardiac arrhythmiaen
dc.subjectatrial fibrillationen
dc.subjectdetection of atrial fibrillationen
dc.subjectsupport vector machineen
dc.subjectk-nearest neighboren
dc.subjectdiscriminant analysisen
dc.titleDetekce fibrilace síní v krátkodobých EKG záznamechcs
dc.title.alternativeDetection of atrial fibrillation in short-term ECGen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2019-06-05cs
dcterms.modified2019-06-06-11:40:39cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid118350en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 13:36:23en
sync.item.modts2025.01.15 14:52:42en
thesis.disciplineBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
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:
2.64 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
476.16 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_118350.html
Size:
7.19 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_118350.html
Download
Collections
2019