dc.contributor.advisor | Snášel, Václav | |
dc.contributor.author | Dohnálek, Pavel | |
dc.date.accessioned | 2019-06-26T05:00:10Z | |
dc.date.available | 2019-06-26T05:00:10Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.identifier.other | OSD002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/137505 | |
dc.description.abstract | It can be argued that there is no greater goal in science than the one that leads to the betterment of human health-care and health in general. At the beginning of our lives, most of us has been given a clean bill of health that we often do our best to keep. It is reasonably safe to assume that, sooner or later, the environment catches up on us and we suffer an injury, illness or other health-impacting conditions. Many of those are treatable and curable without too much of an effort, many are still a great challenge and cannot be dealt with.
It is the goal of medical sciences to find ways of curing any condition that the human body can get into. Fortunately, medicine has found a great ally in the fight - computer science. Combining technology with biology provides previously unknown methods of diagnosing, studying and possibly repairing any damage to the body, no matter its cause. However, given the complexity of biological systems in general, much less the human body, many problems are still to be solved, presenting a challenge that in some (and not rare) cases cannot be overcome with today's knowledge. It falls on the scientists to find ways of converting challenging to trivial, or at least manageable.
This dissertation thesis provides an insight to the current state of the biological signal processing research area, focusing on the brain, the heart and the physical manifestations (movement) of the human body. Quite often, these research areas are treated differently and separately, with much less research focused on actually combining them together to provide a more complex, yet more capable system. For this reason, the thesis suggests an approach to use some or all of the above mentioned biosignals in a single illness-diagnosing tool. | en |
dc.description.abstract | Lze říci, že ve vědě si nelze klást za cíl nic většího než zlepšení lidské zdravotní péče a zdraví obecně. Většina z nás se na počátku života může těšit plnému zdraví, které se obvykle snažíme ze všech sil zachovat. Lze však bezpečně předpokládat, že dříve nebo později nás dostihne prostředí, v němž žijeme, a stane se úraz, onemocníme nebo naše zdraví ovlivní něco jiného. Mnoho těchto situací lze úspěšně řešit léčbou bez velkých problémů, mnoho z nich stále představuje velkou výzvu a není možné se s nimi vypořádat.
Cílem lékařských věd je hledat způsoby, jak vyléčit nemoc, která může potkat lidské tělo. Naštěstí medicína v tomto boji našla dobrého spojence – informatiku. Kombinace technologie a biologie nabízí dříve nepoznané metody diagnostiky, studia a možného léčení poškození těla bez ohledu na to, jak k němu došlo. Vzhledem ke složitosti biologických systémů, a tím spíše lidského těla, však mnoho problémů stále ještě nemá řešení a představuje tak výzvu, kterou v některých (a to poměrně častých) případech nelze překonat současnými znalostmi. Je tedy na vědcích, aby našli způsoby, jak změnit náročné úkoly na prosté, nebo alespoň zvladatelné.
Tato disertační práce nabízí přehled aktuálního stavu v oblasti zpracování biologických signálů a zaměřuje se na mozek, srdce a fyzické projevy (pohyb) lidského těla. Často se tyto výzkumné oblasti řeší různě a samostatně, přičemž mnohem méně výzkumu se věnuje jejich kombinací s cílem nabídnout komplexnější, ale přitom výkonnější systém. Z tohoto důvodu tato práce navrhuje přístup, kdy se některé nebo všechny z uvedených biologických signálů použijí v jediném nástroji pro diagnostiku nemocí. | cs |
dc.format | 110 stran : ilustrace | |
dc.format.extent | 10102766 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | electrocardiography | en |
dc.subject | electroencephalography | en |
dc.subject | human activity recognition | en |
dc.subject | biosignal | en |
dc.subject | classification | en |
dc.subject | orthogonal matching pursuit | en |
dc.subject | elektrokardiografie | cs |
dc.subject | elektroencefalografie | cs |
dc.subject | rozpoznávání lidských aktivit | cs |
dc.subject | biologický signál | cs |
dc.subject | klasifikace | cs |
dc.subject | orthogonal matching pursuit | cs |
dc.title | Towards Automatic Diagnosis of Diseases from Biological Signals | en |
dc.title.alternative | Automatická diagnóza nemocí z biologických signálů | cs |
dc.type | Disertační práce | cs |
dc.identifier.signature | 201900121 | |
dc.identifier.location | ÚK/Sklad diplomových prací | |
dc.contributor.referee | Ogiela, Lidia | |
dc.contributor.referee | Penhaker, Marek | |
dc.contributor.referee | Šenkeřík, Roman | |
dc.date.accepted | 2019-01-10 | |
dc.thesis.degree-name | Ph.D. | |
dc.thesis.degree-level | Doktorský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 460 - Katedra informatiky | cs |
dc.thesis.degree-program | Informatika, komunikační technologie a aplikovaná matematika | cs |
dc.thesis.degree-branch | Informatika | cs |
dc.description.result | vyhověl | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | |
dc.identifier.thesis | DOH089_FEI_P1807_1801V001_2018 | |
dc.rights.access | openAccess | |