ČVUT DSpace
  • Prohledat DSpace
  • English
  • Přihlásit se
  • English
  • English
Zobrazit záznam 
  •   ČVUT DSpace
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta elektrotechnická
  • katedra kybernetiky
  • Diplomové práce - 13133
  • Zobrazit záznam
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta elektrotechnická
  • katedra kybernetiky
  • Diplomové práce - 13133
  • Zobrazit záznam
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Detekce cyklu spánek-bdění a spánkových stádií z aktigrafického záznamu

Sleep-Wake and Sleep Stage Detection from Wrist-Worn Actigraphy

Typ dokumentu
diplomová práce
master thesis
Autor
Náhlík Michal
Vedoucí práce
Bakštein Eduard
Oponent práce
Spilka Jiří
Studijní obor
Biomedicínská informatika
Studijní program
Biomedicínské inženýrství a informatika
Instituce přidělující hodnost
katedra kybernetiky
Obhájeno
2019-01-28



Práva
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
Zobrazit celý záznam
Abstrakt
Cílem této práce je vyhodnotit existující algoritmy používané k detekci spánku a bdění v dlouhodobých aktigrafických záznamech a prozkoumat možnosti identifikace jednotlivých spánkových stádií které se vyskytují v průběhu spánku. Aktigrafie je široce uznávaná jako vhodná levná a pohodlná alternativa k polysomnografii pro identifikaci spánku a bdění. Zatímco většina stávajících využití a algoritmů se soustředí hlavně na detekci spánku a bdění v průběhu noci, hlavním cílem této práce je vyhodnotit jejich schopnosti identifikovat období spánku a bdění v dlouhodobých záznamech a porovnat jejich výsledky s daty získanými ze spánkových deníků. Pro ověření bylo implementováno několik existujících algoritmů, které byly následně vyhodnoceny na datech z dlouhodobé aktigrafické studie. Také byl navržen nový algoritmus založený na rozhodovacích stromech a jednoduchých ukazatelích, stejně jako nová metoda následného zpracování, která dosahuje lepších výsledků než stávající řešení. V druhé části této práce byla provedena explorační analýza dat získaných ze souběžně pořízených záznamů z aktigrafie a polysomnografie pro vyhodnocení možností detekce spánkových stádií během noci. Dále bylo vytvořeno několik modelů k automatické detekci spánkových stádií na základě aktigrafických dat a aktigrafických dat v kombinaci se záznamem srdečního rytmu. Nicméně dosažené výsledky při identifikaci jednotlivých spánkových stádií nejsou příliš povzbudivé, a jak naznačují i další zdroje, aktigrafie i v kombinaci se záznamy srdečního rytmu možná neobsahují potřebné informace a bude tak potřeba dalšího výzkumu.
 
The aim of this thesis is to review and evaluate the performance of existing algorithms used to detect sleep-wake periods from a long term actigraphy signal and investigate the possibility to identify different sleep stages that occur during sleep. Wrist actigraphy has been widely recognized as a suitable low cost and low intrusive alternative to polysomnography for sleep and wake identification. While most of the current applications and algorithms focus mainly on detecting sleep and wakefulness during the night, the main goal of this thesis is to evaluate their ability to identify sleep and wake periods in long-term recordings and compare the results to ground truth obtained from sleep diaries. Several existing algorithms were implemented and evaluated on a data set from a long term actigraphy study. Also a new algorithm based on decision trees and simple features is proposed as well as a new post-processing method which outperforms existing solutions. In the second part of this work, exploratory data analysis was performed using data obtained from simultaneous actigraphy and polysomnography recordings to investigate the possibility of sleep stages detection during the night. Further on, several machine learning models were developed for automatic detection of sleep stages using actigraphy data or actigraphy in a combination with heart rate signals. However, the results of identifying different sleep stages are not very promising and as other sources suggest, wrist actigraphy even in combination with heart rate signals might not contain the necessary information to do so and further research might be needed.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/81171
Zobrazit/otevřít
PLNY_TEXT (1.609Mb)
PRILOHA (1.126Mb)
POSUDEK (357.5Kb)
POSUDEK (659.8Kb)
Kolekce
  • Diplomové práce - 13133 [420]

Související záznamy

Zobrazují se záznamy příbuzné na základě názvu, autora a předmětu.

  • Sleep diary - aplikace pro hodnocení kvality spánku 

    Autor: Polan Jan; Vedoucí práce: Náplava Pavel; Oponent práce: Tomlain Ján
    (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2017-05-26)
    Cílem bakalářské práce je návrh a realizace aplikace pro chytré telefony, která nahradí dosud využívané spánkové deníky. Tato aplikace sbírá data o spánku z běžně dostupného fitness náramku a dává je dohromady s informacemi ...
  • Poruchy spánku u nelékařských zdravotnických pracovníků 

    Autor: Lucie Jiroušková; Vedoucí práce: Veverková Eva; Oponent práce: Vojtová Anna
    (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-23)
    Bakalářská práce se zabývá poruchami spánku vyskytujících se u nelékařských zdravotnických pracovníků, a to především vlivem směnného provozu, tedy střídáním denních a nočních směn a dále zvýšeným psychickým zatížením na ...
  • Vliv nevyváženosti tříd na aktivní učení klasifikátoru spánkového EEG 

    Autor: Grimová Nela; Vedoucí práce: Macaš Martin; Oponent práce: Saifutdinova Elizaveta
    (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2017-05-25)
    Tato diplomová práce se zabývá aktivním učením pro klasifikaci spánkových stavů na EEG datech. Jelikož spánková data jsou obecně nevyvážená, nejdříve sledujeme, jak nevyváženost na syntetických datech ovlivňuje aktivní ...

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV
 

 

Užitečné odkazy

ČVUT v PrazeÚstřední knihovna ČVUTO digitální knihovně ČVUTInformační zdrojePodpora studiaPodpora publikování

Procházet

Vše v DSpaceKomunity a kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slovaTato kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slova

Můj účet

Přihlásit se

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV