Patient-adapted and inter-patient ecg classification using neural network and gradient boosting

Heart disease diagnosis is an important non-invasive technique. Therefore, there exists an effort to increase the accuracy of arrhythmia classification based on ECG signals. In this work, we present a novel approach of heart arrhythmia detection. The model consists of two parts. The first part extracts important features from raw ECG signal using Auto-Encoder Neural Network. Extracted features obtained by Auto-Encoder represent an input for the second part of the model, the Gradient Boosting and Feedforward Neural Network classifiers. For comparison purposes, we evaluated our approach by using MIT-BIH ECG database and also following recommendations of the Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI) for ECG class labeling. We divided our experiment into two scenarios. The first scenario represents the classification task for the patient-adapted paradigm and the second one was dedicated to the inter-patient paradigm. We compared the measured results to the state-of-the-art methods and it shows that our method outperforms the state-of-the art methods in the Ventricular Ectopic (VEB) class for both paradigms and Supraventricular Ectopic (SVEB) class in the inter-patient paradigm.Web of Science28325424

Podpora CUDA kódu v multiagentní platformě JADE

Import 04/07/2011The main goal of this Master’s thesis is to implement CUDA code support in the Multiagent framework JADE. The agents are able to send a PTX code or CUDA source code via ACL messages and run the code on the GPU. Aside fromintegrating CUDA support, this Master’s thesis is also focused on measuring performance of this solution and evaluating the performance results.Cílem této diplomové práce je implementace podpory CUDA kódu v Multiagentním frameworku JADE.Agenti jsou schopni posílat PTX kód nebo CUDA zdrojový kód prostˇrednictvím ACL zpráv a tento kód spouštˇet na GPU. Kromˇe samotné integrace podpory CUDA kódu je rovnˇež cílem této diplomové práce mˇeˇrení výkonnosti takového ˇrešení a její vyhodnocení.460 - Katedra informatikyvýborn

Klasifikace arytmie pomocí metod strojového učení

The electrocardiography (ECG) is a non-invasive routine to measure electri- cal activity of the heartbeat. Regular heartbeat activities are controlled by a complex set of electrical impulses. If these electrical impulses are interrupted or misguided the arrhythmia is occurred and it can be interpreted as a heart disease. The main aim of the thesis is design and test novel ECG classifi- cation approach to improve accuracy recent results. The testing of the pro- posed method will be divided into three experiments. First experiment will be devoted to Intra-Patient paradigm and will show what exactly classifier has suitable assumptions to further testing with more realistic scenario. Last two experiments will follow the Patient-Adapted and Inter-Patient paradigm to measure robustness of proposed method and also the proposed approach will be compared with state-of-the art results. In order to measure results of each experiment it will be used three following ECG databases: MIT-BIH Arrhythmia Database, Physionet Challenge 2017 a St.-Petersburg Institute of Cardiological Technics 12-lead Arrhythmia Database.Elektrokardiogram (EKG) je neinvazivní metoda k měření elektrické aktivity srdečního tepu. Normální aktivita srdečního tepu je kontrolována komplexní množinou elektrických impulsů. Přerušení těchto elektrických impulzů nebo jejich nesprávná činnost může vést k srdeční arytmii, která může být in- terpretována jako srdeční nemoc. Hlavním cílem této práce je navrhnout a testovat novou EKG klasifikační metodu ke zpřesnění současných automat- ických metod detekce srdečních arythmií. Testování navržené metody bude rozděleno do tří experimentů. První experiment bude věnován Intra-Patient paradigmatu, který ukáže jaká klasifikační metoda má předpoklad k testování s realnějšími scénáři. Zbylé dva experimenty zaměřené na Patient-Adapted a Inter-Patient paradigmata budou měřit robustnost navržené metody a součaně navržená metoda bude porovnána s výsledky současných metod v této oblasti. Pro měření výsledků jednotlivých experimentů budou využity tři následující EKG databáze: MIT-BIH Arrhythmia Database, Physionet Challenge 2017 a St.-Petersburg Institute of Cardiological Technics 12-lead Arrhythmia Database.460 - Katedra informatikyvyhově

Social Networks

Cílem této bakalářské práce je ukázat čtenáři problematiku sociálních síťových služeb. Nejdříve je čtenáři vysvětlena základní problematika sociálních sítí, teorie grafu a komplexních sítí. Později rozebírám dnešní sociální síťové služby a to především z pohledu jejich bezpečnosti a rizik a rovněž možnosti vývoje aplikací třetích stran (kde jsem se pro názornost problematiky zaměřil na platformu Facebook Platform). V kapitole o bezpečnosti rozebírám kromě technologických rizik i rizika psychologická, jakou je například novodobý trend kyberšikany a popisuji jejich možnou obranu. Rovněž je zde rozebrána problematika podvědomí sociálních sítí a rizika s tím spojená. V poslední části popisuji možné řešení nové sociální síťové služby, která si klade za cíl poučit se z chyb již stávajících implementací, převzít z nich existující přínosné vlastnosti a doplnit je o zcela nové koncepty.The aim of this thesis is to show readers the issue of social network services. First, the reader is explained by the fundamental issues of social networks, graph theory and complex networks. Later examine today's social networking service, and especially from the perspective of safety and risk as well as the possibility of development of third party applications (where I was to illustrate the issues focused on the platform of Facebook Platform). In the chapter on security in addition to examine the technological risks and psychological risks, such as the modern trend cyber-bullying and describes their possible defense. Also, there is the issue of reader awareness of social networks and the associated risks. In the last part describes possible solutions to new social networking service, which aims to learn from mistakes already existing implementations, take benefit of these existing properties and adding to it an entirely new conceptsPrezenční456 - Katedra informatikyvýborn