Analýza experimentálních EKG záznamů

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (předseda) prof. Pharm.Dr. Petr Babula, Ph.D. (místopředseda) doc. RNDr. Jiří Tomáš, Dr. (člen) Ing. Milan Blaha, Ph.D. (člen) Ing. Marina Filipenská, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky a odpověděla na otázky členů komise. Studentka obhájila bakalářskou práci.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorFilipenská, Marinacs
dc.contributor.authorŠaclová, Luciecs
dc.contributor.refereeJanoušek, Otocs
dc.date.created2015cs
dc.description.abstractTato práce se zabývá analýzou experimentálních elektrogramů získaných z izolovaných králičích srdcí. V teoretické části práce jsou popsány principy elektrokardiografie, projevy patologické srdeční činnosti v EKG záznamu, často používané metody automatické klasifikace EKG cyklů a také informace o experimentálním výzkumu. První část praktické práce se zabývá manuální klasifikací elektrogramů a jednotlivých patologických událostí v nich zaznamenaných. Výsledky klasifikace budou použity ve veřejně dostupné databázi experimentálních elektrogramů, která nyní vzniká na UBMI VUT v Brně. Klasifikace záznamů byla konzultována s odborníky. Dále je popsán výskyt patologií v průběhu fází experimentů a dle toho zhodnocen vliv opakované ischemie na jejich vznik. Nakonec je realizována automatická klasifikace čtyř typů patologických cyklů čtyřmi klasifikačními metodami (diskriminační analýza, naivní Bayesův klasifikátor, metoda podpůrných vektorů a metoda k-nejbližších sousedů). Pro reprezentaci cyklů při klasifikaci jsou použity morfologické parametry. Celkem je z každého cyklu odvozeno 71 morfologických parametrů. Z nich jsou za pomoci testů Kruskal-Wallis a Tukey-Kramer a také analýzy hlavních komponent určeny ty, které dokáží cykly reprezentovat nejlépe.cs
dc.description.abstractThis diploma thesis deals with the analysis of experimental electrograms (EG) recorded from isolated rabbit hearts. The theoretical part is focused on the basic principles of electrocardiography, pathological events in ECGs, automatic classification of ECG and experimental cardiological research. The practical part deals with manual classification of individual pathological events – these results will be presented in the database of EG records, which is under developing at the Department of Biomedical Engineering at BUT nowadays. Manual scoring of data was discussed with experts. After that, the presence of pathological events within particular experimental periods was described and influence of ischemia on heart electrical activity was reviewed. In the last part, morphological parameters calculated from EG beats were statistically analised with Kruskal-Wallis and Tukey-Kramer tests and also principal component analysis (PCA) and used as classification features to classify automatically four types of the beats. Classification was realized with four approaches such as discriminant function analysis, k-Nearest Neighbours, support vector machines, and naive Bayes classifier.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationŠACLOVÁ, L. Analýza experimentálních EKG záznamů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.cs
dc.identifier.other84433cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/38908
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.subjectKlasifikace experimentálních elektrogramůcs
dc.subjectischemiecs
dc.subjectdi-4-ANEPPScs
dc.subjectmorfologické parametrycs
dc.subjectmetoda nejbližších sousedůcs
dc.subjectmetoda podpůrných vektorůcs
dc.subjectlineární diskriminační analýzacs
dc.subjectnaivní Bayesův klasifikátor.cs
dc.subjectExperimental electrogram classificationen
dc.subjectischemiaen
dc.subjectdi-4-ANEPPSen
dc.subjectmorphological parametesen
dc.subjectdiscriminant function analysisen
dc.subjectk-Nearest Neighboursen
dc.subjectsupport vector machineen
dc.subjectnaive Bayes classifier.en
dc.titleAnalýza experimentálních EKG záznamůcs
dc.title.alternativeAnalysis of experimental ECGen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2015-06-09cs
dcterms.modified2015-06-15-07:23:11cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid84433en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 13:17:57en
sync.item.modts2025.01.17 12:14:18en
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:
3.49 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
2.42 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_84433.html
Size:
4.02 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_84433.html
Download
Collections
2015