Automaticka diagnostika 12svodoveho EKG pomoci hlubokeho uceni - Blaude, Ondřej (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2023)
Tato diplomová práce má za cíl prozkoumat problematiku automatické diagnostiky EKG, a to na dvanáctisvodových záznamech. Tato problematika je řešena standardními metodami, jako například náhodný les, umělé neuronové sítě nebo K-nejbližších sousedů. Díky své schopnosti samostatně extrahovat příznaky se ale těší oblibě i metody hlubokého učení. Všechny tyto metody jsou popsány v teoretické části. V praktické části byly navrženy deeplearningové modely, jejichž funkčnost byla ověřována za pomoci dat z databáze PhysioNet. Byly vytvořeny dva pilotní modely, které byly následně optimalizovány. Z celého progresu optimalizace parametrů jsou k dispozici tři modely, z nichž nejlepší dosahuje F1 skóre 87,35 % a přesnosti 83,7 %, a druhý nejlepší dosahuje F1 skóre 77,74 % a přesnosti 84,53 %. Výsledky, kterých bylo dosaženo, jsou diskutovány a porovnány s výsledky podobných publikací.

The aim of this diploma thesis is to investigate the problematics of automatic ECG diagnostics, namely on twelve-lead recordings. This problem is solved by standard methods such as random forest, artificial neural networks or K-nearest neighbors. However, thanks to its ability to independently extract symptoms, deep learning methods are also popular. All these methods are described in the theoretical part. In the practical part, deep learning models were designed, functionality support was verified using data from the PhysioNet database. Two pilot models were created and subsequently optimized. From the entire parameter optimization procedure, three models are available, of which the best accuracy achieves an F1 score of 87.35% and 83.7%, and the second best achieves an F1 score of 77.74% and an accuracy of 84.53%. The results achieved are discussed and compared with those of similar publications.
Automatic diagnosis of the 12-lead ECG using deep learning
Keywords: EKG; diagnostika; hluboké učení; CNN; 1D konvoluční neuronová síť; umělá inteligence; multi-label klasifikace; strojové učení; SVM; náhodný les; standardní dvanáctisvodové EKG; klasifikace; podvzorkování signálů; reziduální blok; Physionet databáze; F1 skóre; matice záměn; Python; ECG; diagnostics; deep learning; CNN; 1D convolutional neural network; artificial intelligence; multi-label classification; machine learning; SVM; random forest; standard twelve-lead ECG; classification; signal downsampling; residual block; Physionet database; F1 score; confusion matrix; Python