Nalazite se na CroRIS probnoj okolini. Ovdje evidentirani podaci neće biti pohranjeni u Informacijskom sustavu znanosti RH. Ako je ovo greška, CroRIS produkcijskoj okolini moguće je pristupi putem poveznice www.croris.hr
izvor podataka: crosbi !

Računalna detekcija QRS kompleksa u uvjetima patoloških promjena u morfologiji signala EKG-a (CROSBI ID 433704)

Ocjenski rad | sveučilišni preddiplomski završni rad

Ivandić, Hana Računalna detekcija QRS kompleksa u uvjetima patoloških promjena u morfologiji signala EKG-a / Cifrek, Mario (mentor); Friganović, Krešimir (neposredni voditelj). Zagreb, Fakultet elektrotehnike i računarstva, . 2020

Podaci o odgovornosti

Ivandić, Hana

Cifrek, Mario

Friganović, Krešimir

hrvatski

Računalna detekcija QRS kompleksa u uvjetima patoloških promjena u morfologiji signala EKG-a

Srce je jedan od ključnih organa u ljudskom organizmu. Bez njegovog ispravnog rada znatno se smanjuje kvaliteta života te raste rizik od smrtnog ishoda. Kako bi se neželjene posljedice spriječile, potrebno je na vrijeme otkriti patološke promjene u signalu EKG-a i započeti liječenje. To je moguće ostvariti detekcijom i analizom karakterističnih dijelova signala EKG-a. Korištena je detekcija QRS kompleksa zato što je R zubac najistaknutiji dio svakog otkucaja srca pa ga je relativno jednostavno detektirati. U ovom radu opisani su građa i aktivnosti srca, analiziran je elektrokardiogram te je objašnjeno njegovo snimanje. Opisana je metoda uklanjanja šuma pomoću valićne transformacije i detekcija QRS kompleksa pomoću transformacije u fazor s osjetljivosti 98, 71% i pozitivnom predvidivosti 99, 09%. Objašnjena je korištena klasifikacija detektiranih QRS kompleksa metodom k najbližih susjeda kojom su preuranjene ventrikularne kontrakcije izdvojene od normalnih otkucaja. Nakon treniranja klasifikatora nad balansiranim skupom podataka osjetljivost je iznosila 99, 15%, a pozitivna predvidivost 96, 82% uz manja odstupanja ovisno o slučajno izabranim otkucajima. Nakon treniranja klasifikatora nad nebalansiranim skupom podataka osjetljivost je iznosila 96, 63%, a pozitivna predvidivost 99, 02%. Navedene metode implementirane su u programskom paketu MATLAB, dok je testiranje provedeno nad podacima iz MIT-BIH Arrhythmia baze podataka.

srce ; EKG ; valićna transformacija ; detekcija QRS kompleksa ; metoda k najbližih susjeda (k-NN) ; PVC

nije evidentirano

engleski

Computer Based Detection of the QRS Complex During Pathology Changes in ECG Signal Morphology

nije evidentirano

heart ; ECG ; wavelet transform ; QRS complex detection ; k nearest neighbors (k-NN) method ; PVC

nije evidentirano

Podaci o izdanju

38

30.06.2020.

obranjeno

Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj

Fakultet elektrotehnike i računarstva

Zagreb

Povezanost rada

Interdisciplinarne tehničke znanosti, Računarstvo