Machine learning tools for Diagnosis of Heart Arrhythmia
Název práce v češtině: | Metody strojového učení pro klasifikaci arytmie EEG signálu |
---|---|
Název v anglickém jazyce: | Machine learning tools for Diagnosis of Heart Arrhythmia |
Klíčová slova: | strojové učení |
Klíčová slova anglicky: | Machine Learning, Heart Arrhythmia, Electrocardiogram, Discrete Wavelet Transform, Support Vector Machine, MIT-BIH Arrhythmia Database |
Akademický rok vypsání: | 2019/2020 |
Typ práce: | bakalářská práce |
Jazyk práce: | angličtina |
Ústav: | Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML) |
Vedoucí / školitel: | Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D. |
Řešitel: | skrytý![]() |
Datum přihlášení: | 27.11.2019 |
Datum zadání: | 29.11.2019 |
Datum potvrzení stud. oddělením: | 11.05.2020 |
Datum a čas obhajoby: | 07.07.2020 09:00 |
Datum odevzdání elektronické podoby: | 15.05.2020 |
Datum odevzdání tištěné podoby: | 28.05.2020 |
Datum proběhlé obhajoby: | 07.07.2020 |
Oponenti: | doc. Mgr. Martin Pilát, Ph.D. |
Zásady pro vypracování |
The student reviews recent papers on machine learning tools applied to ECG beat arrhythmia recognition. The student selects a public dataset to focus on, MIT-BIH Arrhythmia Database is expected but not necessary.
Selected method will be experimentally evaluated. Recommended choice is the analysis of the Discrete Wavelet Transform preprocessing on the performance of a simple QRS detector. |
Seznam odborné literatury |
Alickovic E. & Subasi A. (2016). Medical Decision Support System for Diagnosis of Heart Arrhythmia using DWT and Random Forests Classifier. Journal of Medical Systems 2016 vol: 40 (4) pp: 1-12
Nayak C. et al. (2016). Identification of Arrhythmia Classes Using Machine-Learning Techniques. International Journal of Biology and Biomedicine. 2016 vol: 1 pp: 48-53 Acir N . (2006). A support vector machine classifier algorithm based on a perturbation method and its application to ECG beat recognition systems. Expert Systems with Applications. 31 (2006) 150–158 Desai, Usha, Martis, Roshan Joy et al. (2016). Machine intelligent diagnosis of ECG for arrhythmia classification using DWT, ICA and SVM techniques. 12th IEEE International Conference Electronics, Energy, Environment, Communication, Computer, Control: (E3-C3), INDICON 2015. MIT-BIH Arrhythmia Database https://www.physionet.org/content/mitdb/1.0.0/ |