Cardiac Pathologies Detection and Classification in 12-lead ECG

Background: Automatic detection and classification of cardiac abnormalities in ECG is one of the basic and often solved problems. The aim of this paper is to present a proposed algorithm for ECG classification into 19 classes. This algorithm was created within PhysioNet/CinC Challenge 2020, name of our team was HITTING. Methods: Our algorithm detects each pathology separately according to the extracted features and created rules. Signals from the 6 databases were used. Detector of QRS complexes, T-waves and P-waves including detection of their boundaries was designed. Then, the most common morphology of the QRS was found in each record. All these QRS were averaged. Features were extracted from the averaged QRS and from intervals between detected points. Appropriate features and rules were set using classification trees. Results: Our approach achieved a challenge validation score of 0.435, and full test score of 0.354, placing us 11 out of 41 in the official ranking. Conclusion: The advantage of our algorithm is easy interpretation. It is obvious according to which features algorithm decided and what thresholds were set

Portál pro klienty insolvenčních správců

This thesis deals with processes and workflow within insolvency administrator's office, problematics of communication with their clients and sorting clients by their characteristics, considering changes in laws valid since 1. 1. 2014

Use of heart rate variability analysis for detection of sleep apnea

Article deals with usability of heart rate variability (HRV) for sleep apnea syndrome detection, using single lead electrocardiograph (ECG). This is alternative approach for apnea detection with possibility of time and price reduction of examination. First part of article summarises theory of sleep apnea and HRV. Second part deals with ECG signals from Physionet database, extracting features using HRV and statistical evaluation of their usability. Positive results of statistical testing are practically verified, using two classifiers.Článek se zabývá použitelností analýzy variability srdečního rytmu (HRV) k detekci syndromu spánkové apnoe z jednokanálového elektrokardiografu (EKG). Jedná se o alternativní přístup k detekci apnoe, který může snižovat časovou i finanční náročnost vyšetření. Úvodní část se zabývá spánkovými apnoemi a teorií HRV. V praktické části se pracuje se signály EKG z databáze Physionet, pomocí analýzy HRV jsou získány klasifikační příznaky a jejich vhodnost je statisticky ověřena. Pozitivní výsledek statistického testování je ověřen i prakticky, pomocí dvou klasifikátorů

ECG signal denoising via wavelet transform

Článek se zabývá problematikou filtrace elektrokardiogramů (EKG). Především se zaměřuje na odstranění rušivých myopotenciálů a to moderním přístupem za použití vlnkové transformace. Jsou zde rozebírány jednotlivé metody vlnkové filtrace a diskutováno variabilní nastavení vstupních parametrů. Algoritmy jsou testovány na signálech pocházejících ze standardní databáze CSE.Článek se zabývá problematikou filtrace elektrokardiogramů (EKG). Především se zaměřuje na odstranění rušivých myopotenciálů a to moderním přístupem za použití vlnkové transformace. Jsou zde rozebírány jednotlivé metody vlnkové filtrace a diskutováno variabilní nastavení vstupních parametrů. Algoritmy jsou testovány na signálech pocházejících ze standardní databáze CSE

Automatic detection of onsets of muscle activity to definition of driver’s muscle activity

Driver’s reaction time is the main characteristic of driver’s behavior in the real traffic. Reaction time might be separated into several components. One of these components, muscle response time, reflects about the nature and duration of the terminal phase of reaction time, i.e. releasing the accelerator pedal and depressing the brake pedal. To define muscle response time the accurate determining of muscle activity onset is needed. The aim of this article is to introduce two methods of automatic detection to determine the onset of muscle activity. Altogether, 13 drivers and three types of riding situations were tested during 40 minutes-long ride in the real traffic conditions. The obtained results of manual detection of muscle activity onset formed by expert and results obtained from automatic detections of muscle activity onset were compared and it was discussed which automatic detection method is appropriate to detect muscle activity onsets.Reakční doba řidiče je důležitou charakteristikou chování řidiče osobního vozidla v běžném dopravním provozu. Reakční dobu řidiče lze dále separovat na několik složek, z nichž doba svalové odezvy řidiče poměrně přesně vypovídá o charakteru a délce trvání konečné fáze reakční doby, tj. uvolnění plynového a sešlápnutí brzdové pedálu. Ke stanovení doby svalové odezvy řidiče je nutné co nejpřesněji určit její počátek. Cílem tohoto článku je představit dvě metody automatické detekce ke stanovení počátků svalové aktivity. Celkem bylo testováno 13 řidičů během cca 40 minutových jízd v reálném městském provozu a 3 typy jízdních situací, na které musel řidič osobního vozidla během jízdy reagovat. Článek diskutuje výsledky dosažené manuální detekcí počátků svalové aktivity expertem a výsledky dosažené automatickou detekcí a ukazuje, zda jsou vybrané a navržené metody automatické detekce vhodné k využití doby svalové odezvy jako součásti celkové reakční doby řidiče osobního vozidla