Identifikace pre-arytmických rysů EKG a jiných dat s využitím strojového učení
Identification of Pre-Arrhythmogenic Features in ECG and Other Data Using Machine Learning
dc.contributor.advisor | Kroc Jiří | |
dc.contributor.author | Bobir Dmitriy | |
dc.date.accessioned | 2017-06-07T16:12:58Z | |
dc.date.available | 2017-06-07T16:12:58Z | |
dc.date.issued | 2017-05-15 | |
dc.identifier | KOS-695599646205 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10467/70129 | |
dc.description.abstract | Diplomová práce se zabývá lokalizací pre-arytmogenních markerů, které jsou přítomny v elektrokardiogramech (EKG) dlouho před tím, až jednu hodinu, než nastoupí život ohrožující arytmie. Jsou použita EKG data ze zvířecího modelu (králík). Informace skryté v EKG neviditelné pouhým okem ( a to i kardiologem) mohou být odhaleny použitím speciálních matematických metod, které měří informační obsah a jsou často používány v komplexních systémech. Různé algoritmy a techniky strojového učení jako třeba Support Vector Machine, k-nejblizších sousedů, Random Forest, logistická regrese, vícevrstvý perceptron, Group Method of Data Handling a ensemble učení budou testovány a výsledky diskutovány. Výstup této práce může silně ovlivnit klinický výzkum, a pokud bude práce úspěšná, pak může pomoci zachránit mnoho životů. | cze |
dc.description.abstract | The thesis is focused on localization of pre-arrhythmogenic features that are present in electrocardiograms (ECGs) a long time, up to one hour, before the life-threatening arrhythmias occur. ECG data from an animal model (rabbits) are used. Information hidden in ECGs, which is not visible by a naked eye (even by cardiologists), can be revealed using special mathematical techniques that are measuring information content and that are often used within complex systems. Different machine learning algorithms and approaches such as Support Vector Machine, k-nearest neighbors, Random Forest, logistic regression, Multilayer Perceptron, Group Method of Data Handling and ensemble learning will be tested and the results will be discussed. The outcome of this work can have a great impact on clinical research, and if successful, it can help to save many lives. | eng |
dc.language.iso | ENG | |
dc.publisher | České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum. | cze |
dc.publisher | Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre. | eng |
dc.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 | eng |
dc.rights | 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 | cze |
dc.subject | EKG, časové řady, arytmie, zvířecí model, predikce, klasifikace, strojové učení, Random Forest, Support Vector Machine, logistická regrese, k-nejblizších sousedů, vícevrstvý perceptron, group method of data handling, ensemble učení | cze |
dc.subject | ECG, time series, arrhythmia, animal model, prediction, classification, machine learning, Random Forest, Support Vector Machine, logistic regression, k-nearest neighbors, multilayer perceptron, group method of data handling, ensemble learning | eng |
dc.title | Identifikace pre-arytmických rysů EKG a jiných dat s využitím strojového učení | cze |
dc.title | Identification of Pre-Arrhythmogenic Features in ECG and Other Data Using Machine Learning | eng |
dc.type | diplomová práce | cze |
dc.type | master thesis | eng |
dc.date.accepted | ||
dc.contributor.referee | Jiřina Marcel | |
theses.degree.discipline | Znalostní inženýrství | cze |
theses.degree.grantor | katedra teoretické informatiky | cze |
theses.degree.programme | Informatika | cze |
Soubory tohoto záznamu
Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích
-
Diplomové práce - 18101 [216]