Zobrazit minimální záznam

Automatic recognition of numerical values from the monitor of vital signs



dc.contributor.advisorKudrna Petr
dc.contributor.authorMichaela Soukopová
dc.date.accessioned2020-11-06T09:52:06Z
dc.date.available2020-11-06T09:52:06Z
dc.date.issued2020-06-17
dc.identifierKOS-859010327005
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/91899
dc.description.abstractStabilizace a resuscitace novorozenců je odborně i psychicky extrémně náročný proces. Pro úspěšnost stabilizace je klíčové rychle a správně vyhodnotit stav novorozence a tomu přizpůsobit použití příslušných intervencí. Protokoly pro postup vycházejí z mezinárodních protokolů vydávaných Evropskou radou pro resuscitaci (ERC, European Resuscitation Council) a jsou aktualizované každých 5 let. Doporučované postupy jsou však propracovány především pro donošené a lehce nezralé novorozence a v klinické praxi zcela chybí jednotné doporučení pro stabilizaci a resuscitaci extrémně nezralých novorozenců. Gynekologicko-porodnická klinika Všeobecné fakultní nemocnice v Praze patří mezi zařízení, která poskytují zdravotní péči i pro novorozence s těžkou poporodní adaptací. Jeden z jejich výzkumů se orientuje právě na problematiku stabilizace a resuscitace extrémně nezralých novorozenců na porodním sále. V pravidelných intervalech hodnotí efektivitu současných postupů sestavených především na datech gestačně starších novorozenců a snaží se celý postup optimalizovat pro extrémně nezralé novorozence. Současný proces získávání dat pro tento výzkum spočívá v procházení video záznamů stabilizace a resuscitace extrémně nezralých novorozenců a ručním vypisování jednotlivých hodnot životních funkcí novorozence v daný čas. Pro lékaře se jedná o zdlouhavý a neefektivní proces, který je ovšem nezbytný pro analýzu postupu a následné využití dat. V rámci práce byla vytvořena webová aplikace, která umožňuje automatické rozpoznávání číselných hodnot srdeční frekvence HR a saturace krve kyslíkem SpO2 pomocí konvoluční neuronové sítě z monitoru životních funkcí s možností změny frekvence odečítání těchto číselných hodnot. Aplikace vykresluje hodnoty HR a SpO2 do grafu v závislosti na čase od porodu. Data je možné stáhnout v obecně čitelném datovém formátu CSV.cze
dc.description.abstractStabilization and resuscitation of newborns is an extremely professionally and mentally demanding process. It is crucial for its success to quickly and correctly evaluate the condition of the newborn and adapt the use of appropriate interventions. The protocols for the procedure are based on international protocols issued by the European Resuscitation Council (ERC) and are updated every 5 years. However, the recommended procedures are elaborated especially for full term and moderate to late preterm newborns, and in clinical practice there is a complete lack of recommendations for stabilization and resuscitation of extremely immature newborns. The Department of Obstetrics and Gynecology at the General University Hospital in Prague is one of the facilities that provide health care for newborns with severe postpartum adaptation. One of its research lines focuses on the issue of stabilization and resuscitation of extremely immature newborns in the delivery room. It evaluates the effectiveness of current procedures compiled mainly on the data of older newborns and optimizes the whole procedure for extremely immature newborns. The current process of collecting data for this research is a long and inefficient. It is based on procedure, which consists of watching video recordings of stabilization and resuscitation of extremely immature newborns and manual writing down values of the newborn's vital functions at a given time. Due to this, a web application was created, which enables automatic recognition of numerical values of heart rate and blood oxygen saturation from the vital signs monitor using a convolutional neural network. The application plots HR and SpO2 values against the time of delivery. The data can be downloaded in a generally used CSV data format.eng
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.htmleng
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.htmlcze
dc.subjectMonitor životních funkcícze
dc.subjectkonvoluční neuronová síťcze
dc.subjectrozpoznání číselcze
dc.subjectVital signs monitoreng
dc.subjectconvolution neural networkeng
dc.subjectnumber recognitioneng
dc.titleAutomatické rozpoznávání číselných hodnot z monitoru životních funkcícze
dc.titleAutomatic recognition of numerical values from the monitor of vital signseng
dc.typediplomová prácecze
dc.typemaster thesiseng
dc.contributor.refereeČapek Vladimír
theses.degree.disciplineBiomedicínský inženýrcze
theses.degree.grantorkatedra biomedicínské technikycze
theses.degree.programmeBiomedicínská a klinická technikacze


Soubory tohoto záznamu




Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam