ČVUT DSpace
  • Search DSpace
  • Čeština
  • Login
  • Čeština
  • Čeština
View Item 
  •   ČVUT DSpace
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Electrical Engineering
  • Department of Circuit Theory
  • Master Theses - 13131
  • View Item
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Electrical Engineering
  • Department of Circuit Theory
  • Master Theses - 13131
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Pokročilá analýza fibrilační aktivity síní u pacientů s fibrilací

Advanced Analysis of Atrial Fibrillation Activity in Patients with Atrial Fibrillation

Type of document
diplomová práce
master thesis
Author
Zuzana Világiová
Supervisor
Čmejla Roman
Opponent
Čeledová Vladyslava
Field of study
Zpracování signálů
Study program
Lékařská elektronika a bioinformatika
Institutions assigning rank
katedra teorie obvodů



Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item record
Abstract
Táto diplomová práca sa zameriava na komplexnú analýzu fibrilačnej aktivity predsiení u pacientov s atriálnou fibriláciou. Kľúčovým cieľom je spoľahlivá extrakcia F-vĺn z 12-zvodového EKG signálu a ich následná kvantitatívna analýza pre diagnostiku AF a predikciu úspešnosti ablačnej liečby. Metodika zahŕňala tri prístupy k extrakcii F-vĺn: priemernej subtrakcie (ABS), analýzy hlavných komponentov (PCA) a nezávislej komponentovej analýzy (ICA). Extrahované signály boli spracované pomocou fyziologických metrík, ako sú dominantná frekvencia, regularity index, organizačný index, energia signálu, sample entropy, QRST pomer, kurtóza a autokorelácia. Korelačná analýza preukázala výrazné vzťahy medzi organizačným indexom a regularity indexom, čo odhaľuje rôzne dimenzie komplexity Fvĺn. ABS poskytla konzistentné výsledky v špecifike detekcie, PCA priniesla významné zníženie šumu pri zachovaní variability a ICA odhalila samostatné zdroje atriálnej aktivity napriek artefaktom. Následne sme vytvorili klasifikačné modely Lasso logistickej regresie a Random Forest, ktoré dosiahli vysokú diagnostickú výkonnosť pri rozlíšení AF od sínusového rytmu s presnosťou nad 90% a AUC výrazne nad hodnotou 0,9. Model Lasso na signáloch z ABS dosiahol presnosť približne 93%, zatiaľ čo Random Forest s ICA priniesol zvýšenie citlivosti modelu pri zachovaní presnosti okolo 92%.
 
This masters thesis focuses on a comprehensive analysis of atrial fibrillation activity in patients with atrial fibrillation. The primary goal is the reliable extraction of F-waves from a 12-lead ECG signal and their subsequent quantitative analysis for AF diagnosing and predicting the success of ablation therapy. The methodology involved three approaches to F-wave extraction: average beat subtraction (ABS), principal component analysis (PCA), and independent component analysis (ICA). The extracted signals were processed using physiological metrics such as dominant frequency, regularity index, organization index, signal energy, sample entropy, QRST ratio, kurtosis, and autocorrelation. Correlation analysis revealed significant relationships between the organization index and the regularity index, uncovering different dimensions of F-wave complexity. ABS provided consistent results in detection of specificity, PCA yielded a substantial noise reduction, while preserving variability, and ICA identified independent sources of atrial activity despite artifacts. Subsequently, we developed classification models using Lasso logistic regression and Random Forest, which achieved high diagnostic performance in distinguishing AF from sinus rhythm with accuracy above 90% and AUC well above 0.9. The Lasso model applied to ABS-derived signals reached approximately 93% accuracy, while the Random Forest model with ICA achieved increased sensitivity while maintaining accuracy around 92%.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/123166
View/Open
POSUDEK (208.0Kb)
POSUDEK (659.0Kb)
PLNY_TEXT (2.386Mb)
Collections
  • Diplomové práce - 13131 [213]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Useful links

CTU in PragueCentral library of CTUAbout CTU Digital LibraryResourcesStudy and library skillsResearch support

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV