Show simple item record

Artefact Detection in Multichannel Sleep PSG

dc.contributor.advisorSaifutdinova Elizaveta
dc.contributor.authorKudryakova Maria
dc.date.accessioned2018-06-07T10:24:26Z
dc.date.available2018-06-07T10:24:26Z
dc.date.issued2018-06-06
dc.identifierKOS-695599605605
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/76145
dc.description.abstractV této práci je navržena metoda automatické detekce artefaktu ve spánkovém PSG, která je založená na klasifikaci segmentů s různými délkami.V rámci ní navržen nový způsob multikanálové adaptivní segmentace. Pro porovnání multikanálových dat byla použita Riemannova vzdálenost. Klasifikace byla provedena s použitím naivního bayesovského klasifikátoru. Metoda byla testována na open-source datech z DREAMS Artefacts Database. Klasifikace byla hodnocena pomocí různých statistických metrik. Výsledky metody byly porovnávány s výsledky, které poskytuje autor databáze Stephanie Devuyst, a detekce na základě klasifikace segmentů s konstantní délkou. Výsledky ukazují významné zvýšení ve všech metrikách. Zejména F1 je vyšší o 30 % ve srovnání s metodou prováděnou Devuyst a o 20 % ve srovnání s nejmodernější metodou.cze
dc.description.abstractA method of automatic artefact detection in sleep PSG is proposed in this work. It is based on classification of segments with different lengths. A new multichannel adaptive segmentation was proposed. For comparison of multichannel data, Riemannian distance was used. Classification was performed with Naive Bayes classifier. The method was tested on open-source the DREAMS Artefacts Database. The detection method was evaluated by various statistical metrics. They were compared with results provided by Stephanie Devuyst, the author of the database, and detection based on classification of segments with constant length. The results show increase in all metrics. Mainly, F1 score is higher on 30 % in comparison with method performed by Devuyst and on 20 % comparing to the state of art method.eng
dc.language.isoENG
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA 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.rightsVysokoškolská 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.subjectPSG,artefakty,adaptivní segmentace,Riemannova vzdálenost,Naivní Bayesovský klasifikátorcze
dc.subjectPSG,artefacts,adaptive segmentation,Riemannian distance,Naive Bayes classifiereng
dc.titleDetekce artefaktů v multikanálovém spánkovém PSGcze
dc.titleArtefact Detection in Multichannel Sleep PSGeng
dc.typeBAKALÁŘSKÁ PRÁCEcze
dc.typeBACHELOR THESISeng
dc.date.accepted
dc.contributor.refereeMacaš Martin
theses.degree.disciplineRobotikacze
theses.degree.grantorkatedra kybernetikycze
theses.degree.programmeKybernetika a robotikacze


Files in this item





This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record