EKG biomarkery pro odhad rizika přídatné síňokomorové dráhy z pohledu náhlé srdeční smrti.
Loading...
Date
Authors
Tomková, Lucia
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Cieľom tejto práce je zoznámiť čitateľa s prejavom delta vlny na elektrokardiograme u detských pacientov s Wolf-Parkinson-White syndrómom, ktorí sú ohrození náhlou smrťou srdca. Následne sa v práci venujeme spracovaniu dát z elektrofyziologického vyšetrenia a tvorbe algoritmov na extrakciu biomarkerov z EKG signálu v programovacom jazyku Python. Práca obsahuje štatistickú analýzu biomarkerov, pričom sa sústreďuje na rozdiel v datasetoch u rizikových a nerizikových pacientov. Biomarkery, ktoré majú štatisticky významný rozdiel v datasetoch sú použité k tvorbe a výberu vhodného modelu predikcie rizika akcesórnej dráhy u pacientov.
The aim of this work is to acquaint the reader with the delta wave manifestation on the electrocardiogram in pediatric patients with Wolf-Parkinson-White syndrome who are at risk of sudden cardiac death. Subsequently, in the work we deal with the processing of data from the electrophysiological examination and the creation of algorithms for the extraction of biomarkers from the ECG signal in the Python programming language. The work includes statistical analysis of biomarkers, focusing on the difference in datasets for at-risk and non-at-risk patients. Biomarkers that have a statistically significant difference in the datasets are used to create and select a suitable model for predicting the risk of the accessory pathway in patients.
The aim of this work is to acquaint the reader with the delta wave manifestation on the electrocardiogram in pediatric patients with Wolf-Parkinson-White syndrome who are at risk of sudden cardiac death. Subsequently, in the work we deal with the processing of data from the electrophysiological examination and the creation of algorithms for the extraction of biomarkers from the ECG signal in the Python programming language. The work includes statistical analysis of biomarkers, focusing on the difference in datasets for at-risk and non-at-risk patients. Biomarkers that have a statistically significant difference in the datasets are used to create and select a suitable model for predicting the risk of the accessory pathway in patients.
Description
Citation
TOMKOVÁ, L. EKG biomarkery pro odhad rizika přídatné síňokomorové dráhy z pohledu náhlé srdeční smrti. [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Martin Augustynek, Ph.D. (předseda)
Ing. Martin Mézl, Ph.D. (místopředseda)
MUDr. Tibor Stračina, Ph.D. (člen)
Ing. Markéta Jakubíčková, Ph.D. (člen)
Ing. Martin Králík (člen)
Ing. Radovan Smíšek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-14
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Smíšek položil otázku jak bylo provedeno filtrování signálu za účelem odstranění delta vlny? Jak byla stanovena nulová izolinie? Jak široké bylo okno pro hledání QRS komplexu? Jaký je zlatý standart pro měření ohrožení pacienta náhlou smrtí v důsledku WPW syndromu? Prof. Augustýnek položil otázku, zdali bude mít změna tvaru AV uzlu vliv na tvar signálu. Studentka odpověděla na otázky členů komise a oponenta. Studentka obhájila bakalářskou práci.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení