Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 384)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
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 - zadáno a potvrzeno stud. odd.
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/
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK