Automatická detekce ischemie v EKG

Abstract

Tato práce se zabývá využitím umělých neuronových sítí (UNS), pro detekci ischemické choroby srdeční (ICHS) ve frekvenční oblasti. První část této práce je zaměřena na teoretické znalosti a popisuje problematiku patologických změn na EKG, převodu EKG do frekvenční oblasti. Popisuje použité statistické metody a metody pro automatickou detekci ICHS a IM. Vysvětluje problematiku perceptronu a UNS. Druhá část práce se zabývá Neural Network Toolboxem MATLAB®. Tato část je zaměřena na výpočet parametrů a výběr vhodných parametrů. Propojování pásem v oblasti. Na konci práce je použita UNS na detekci ischemických parametrů a výsledky jsou diskutovány. Průměrné hodnoty pro nejlepší nastavení vycházeli na 100 % celkové úspěšnosti.This thesis discusses the utilization of the artificial neural networks (ANN) for detection of coronary artery disease (CAD) in frequency area. The first part of this thesis is orientated towards the theoretical knowledge. Describes the issue of ECG pathological changes. ECQ are converted to frequency area. Described statistical methods and methods for automatic detection of CAD and MI. Explained the issue of the perceptron and ANN. The second deals with use of Neural Network Toolbox MATLAB®. This part focuses on counting and finding suitable parameters and making connection of band. At the end of the thesis UNS is used to detect ischemic parameters and the results are discussed. Average values for the best settings are 100% accuracy.