dc.contributor.advisor | Vožda, Michal | cs |
dc.contributor.author | Jaroš, René | cs |
dc.date.accessioned | 2015-07-22T09:18:39Z | |
dc.date.available | 2015-07-22T09:18:39Z | |
dc.date.issued | 2015 | cs |
dc.identifier.other | OSD002 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/108884 | |
dc.description | Import 22/07/2015 | cs |
dc.description.abstract | Tato práce se zabývá transformacemi elektrokardiografických svodů (EKG) do svodů vektorkardiografických (VKG). VKG dosahuje lepší senzitivity například pro detekci infarktu myokardu, ischemie a hypertrofie. Avšak v běžné klinické praxi se nepoužívá protože, vyžaduje umístění dalších elektrod na tělo pacienta. K získání VKG se nejčastěji využívá matematických transformací z 12 – svodového EKG. V rámci této práce jsou realizovány a hodnoceny kvazi ortogonální metoda popsána Korsem, inverzní Dowerova metoda, Korsova regresní metoda a metody odvozené lineární regresí pro P vlnu (PLSV) a QRS komplex (QLSV). V rámci této práce byly realizovány dva programy. Jeden program obsahuje grafické uživatelské rozhraní (GUI) a slouží pro prohlížení originálních a transformovaných svodů. Druhý program slouží k porovnání jednotlivých metod a statistickou analýzu. Metody byly porovnány pro data z databáze PTB a jejich přesnost byla hodnocena na základě střední kvadratické chyby (MSE) a korelačního koeficientu (R) mezi transformovaným signálem a přímo měřenými Frankovy svody. Na základě statistických testů vyplývá, že Korsova regresní metoda je statisticky významně lepší pro transformaci svodu X a Y než ostatní metody. Pro svod Z nejsou mezi Korsovou regresní metodou a metodami QLSV a PLSV rozdíly mediánů statisticky významné. | cs |
dc.description.abstract | This thesis deals with transformations from electrocardiographic (ECG) to vectorcardiographic (VCG) leads. VCG provides a better sensitivity for example for detection of the myocardial infarction, ischemia and hypertrophy. But in the clinical practice, measurement of the VCG is not usually used because it requires additional electrodes placed on patient‘s body. Instead, mathematical transformations are used for deriving VCG from 12-leads ECG. In this work, quasi-orthogonal method by Kors, inverse Dower method, Kors regression-based method and linear regression-based methods for deriving P wave (PLSV) and QRS complex (QLSV) are implemented and compared. Two programs were created in this work. The first program includes graphical user interface and can be used for viewing original and derived VCG records. The second one is used for comparison of the individual transformations and statistical analysis. Transformation methods were compared for the data from the PTB database and their accuracy were evaluated by Mean Squared Error (MSE) and correlation coefficient (R) between derived and directly measured Frank leads. Based on the statistical analysis, the Kors regression-based method is significantly more precise for derivation of the X and Y leads than the others. For lead Z there are not statistically significant differences in medians betwen the Kors regression-based method and other regression-based methods. | en |
dc.format.extent | 2032438 bytes | cs |
dc.format.mimetype | application/pdf | cs |
dc.language.iso | cs | cs |
dc.publisher | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | Elektrokardiografie | cs |
dc.subject | vektorkardiografie | cs |
dc.subject | transformace | cs |
dc.subject | Frankovy svody | cs |
dc.subject | Korsova transformace | cs |
dc.subject | Dowerova transformace | cs |
dc.subject | kvazi ortogonální svody | cs |
dc.subject | metoda nejmenších čtverců. | cs |
dc.subject | Electrocardiography | en |
dc.subject | vectorcardiography | en |
dc.subject | transformation | en |
dc.subject | Frank’s leads | en |
dc.subject | Kors transformation | en |
dc.subject | Dower transformation | en |
dc.subject | quasi-orthogonal leads | en |
dc.subject | least-squares fit method. | en |
dc.title | Transformace 12 svodového EKG do VKG | cs |
dc.title.alternative | Transformation from 12-lead ECG to VCG | en |
dc.type | Bakalářská práce | cs |
dc.contributor.referee | Štohanzlová, Petra | cs |
dc.date.accepted | 2015-06-08 | cs |
dc.thesis.degree-name | Bc. | cs |
dc.thesis.degree-level | Bakalářský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství | cs |
dc.thesis.degree-program | Elektrotechnika | cs |
dc.thesis.degree-branch | Biomedicínský technik | cs |
dc.description.result | výborně | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | cs |
dc.identifier.thesis | JAR0076_FEI_B2649_3901R039_2015 | |
dc.rights.access | openAccess | |