Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Systém pro automatickou klasifikaci fibrilace síní z krátkodobých jednosvodových EKG záznamů

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F17%3APU125457" target="_blank" >RIV/00216305:26220/17:PU125457 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Systém pro automatickou klasifikaci fibrilace síní z krátkodobých jednosvodových EKG záznamů

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Cíl: Návrh algoritmu pro automatickou detekci fibrilace síní a vyhodnocení kvality signálu z krátkých jedno-svodových EKG záznamů pořízených epizodním záznamníkem s bezdrátovým přenosem signálu. Metodika: Algoritmus využívá dvou nelineárních modelů vytvořených pomocí metody Support Vector Machines (SVM) pro klasifikaci srdečního rytmu do 4 skupin: fibrilace síní (FS), normální sinusový rytmus (SR), ostatní typy arytmií (OA) a neklasifikovatelný záznam (N). V prvním kroku je provedena klasifikace (Model 1) jednotlivých EKG cyklů na základě morfologických příznaků PQRST úseku. V druhém kroku je klasifikován celý EKG záznam (Model 2) s využitím výstupů z Modelu 1 a další sady příznaků odvozené z variability tepové frekvence, podobnosti QRS komplexů a víceúrovňového odhadu kvality signálu. EKG záznamy (délka trvání 9–61 s) pro učení a testování algoritmu byly pořízeny pomocí záznamníku AliveCor Kardia Mobile od 12 186 dobrovolníků (71,5 % žen, 64,7±13,4 let). 60,5 % záznamů obsahuje normální sinusový rytm

  • Název v anglickém jazyce

    Automatic classification of atrial fibrillation in short single-lead ECG recordings

  • Popis výsledku anglicky

    Cíl: Návrh algoritmu pro automatickou detekci fibrilace síní a vyhodnocení kvality signálu z krátkých jedno-svodových EKG záznamů pořízených epizodním záznamníkem s bezdrátovým přenosem signálu. Metodika: Algoritmus využívá dvou nelineárních modelů vytvořených pomocí metody Support Vector Machines (SVM) pro klasifikaci srdečního rytmu do 4 skupin: fibrilace síní (FS), normální sinusový rytmus (SR), ostatní typy arytmií (OA) a neklasifikovatelný záznam (N). V prvním kroku je provedena klasifikace (Model 1) jednotlivých EKG cyklů na základě morfologických příznaků PQRST úseku. V druhém kroku je klasifikován celý EKG záznam (Model 2) s využitím výstupů z Modelu 1 a další sady příznaků odvozené z variability tepové frekvence, podobnosti QRS komplexů a víceúrovňového odhadu kvality signálu. EKG záznamy (délka trvání 9–61 s) pro učení a testování algoritmu byly pořízeny pomocí záznamníku AliveCor Kardia Mobile od 12 186 dobrovolníků (71,5 % žen, 64,7±13,4 let). 60,5 % záznamů obsahuje normální sinusový rytm

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20204 - Robotics and automatic control

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GAP102%2F12%2F2034" target="_blank" >GAP102/12/2034: Analýza vztahu mezi elektrickými ději a průtokem krve u srdečních komor</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů