Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.advisorAugustynek, Martin
dc.contributor.authorSlaninová, Lucie
dc.date.accessioned2019-06-26T04:29:33Z
dc.date.available2019-06-26T04:29:33Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.otherOSD002
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/136090
dc.description.abstractTématem této diplomové práce je analýza VKG dat. Důležitým bodem práce je posouzení vlivu zobrazovacích metod na kvalitu snímaného EKG a z něj transformovaného VKG. Této analýze předchází předzpracování EKG signálů a analýza samotných elektrokardiografických záznamů. K posouzení vlivu zobrazovacích technik na signály jsou zvoleny ukazatele jako korelační koeficient, MSE, RMSE a MAE, díky kterým je možné zhodnotit, zda existuje mezi signály daného subjektu závislost a shodnost. Následnou transformací je získán VKG signál a jeho zobrazení ve frontální rovině. Jsou zvoleny dva způsoby tohoto převodu, jedním z nich je transformace pomocí goniometrických funkcí a druhým transformace Korsovou regresní metodou. Ze signálu jsou extrahovány QRS smyčky a vypočítány parametry, které tyto smyčky popisují. Vybranými parametry se staly vektor křivosti křivky, maximální velikost vektoru QRS smyčky, maximální vzdálenost QRS smyčky a jejího těžiště a obvod QRS smyčky. Pomocí statistické analýzy jsou vyhodnoceny výsledky provedených výpočtů.cs
dc.description.abstractThis master thesis deals with the VCG data analysis. An important part of the thesis is evaluation of imaging methods influence on resulting quality of ECG signal and transformed VCG signal. This analysis is preceded with ECG signals preprocessing and analysis of electrocardiographic records themselves. Indicators such as correlation coefficient, MSE, RMSE and MAE are selected to evaluate the inluence of imaging methods on signals. They are useful for making a decision, whether the subject's signals are dependent or consistent. The VCG signal and its projection in frontal plane are obtained via consequent transform of the ECG signal. Two methods of conversion are chosen, namely transformation via goniometric functions on the one hand, and Kors regression method on the other. The QRS loops are then extracted from the signal, along with calculation of parameters describing these loops. The parameters chosen for this thesis are curvature vector, maximal norm of QRS loop vector, maximal distance between QRS loop and its center of gravity, and cimcumference of the QRS loop. Results of the calculations are evaluated via statistical analysis.en
dc.format.extent4519581 bytes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocs
dc.publisherVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostravacs
dc.subjectelektrokardiografiecs
dc.subjectvektorkardiografiecs
dc.subjectCTcs
dc.subjectMRcs
dc.subjectelectrocardiographyen
dc.subjectvectorcardiographyen
dc.subjectCTen
dc.subjectMRen
dc.titleAnalýza VKG datcs
dc.title.alternativeAnalysis of VCGen
dc.typeDiplomová prácecs
dc.contributor.refereePindor, Jakub
dc.date.accepted2019-05-30
dc.thesis.degree-nameIng.
dc.thesis.degree-levelMagisterský studijní programcs
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatikycs
dc.description.department450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvícs
dc.contributor.consultantKijonka, Jan
dc.thesis.degree-programElektrotechnikacs
dc.thesis.degree-branchBiomedicínské inženýrstvícs
dc.description.resultvelmi dobřecs
dc.identifier.senderS2724
dc.identifier.thesisSLA0245_FEI_N2649_3901T009_2019
dc.rights.accessopenAccess


Soubory tohoto záznamu

Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam