Algoritam detekcije atrijske fibrilacije primjenom Hilbertove transformacije

Sažetak na hrvatskom: U radu je opisan algoritam za detekciju atrijske fibrilacije primjenom Hilbertove transformacije. Detektirani su R zupci i izlučene su značajke atrijske fibrilacije. Algoritam započinje prikazom EKG signala, te dalje slijedi filtriranje, podjela na odsječke, deriviranje, Hilber...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:49000/Details
Glavni autor: Kisegi, Ana Marija (-)
Ostali autori: Cifrek, Mario (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, A. Kisegi, 2018.
Predmet:
LEADER 02352na a2200229 4500
003 HR-ZaFER
008 160221s2018 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid6384 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Kisegi, Ana Marija 
245 1 0 |a Algoritam detekcije atrijske fibrilacije primjenom Hilbertove transformacije :  |b završni rad /  |c Ana Marija Kisegi ; [mentor Mario Cifrek]. 
246 1 |a Atrial Fibrillation Detection Algorithm based on Hilbert Transform  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b A. Kisegi,  |c 2018. 
300 |a 32 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b preddiplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Elektroničko i računalno inženjerstvo, šifra smjera: 35, datum predaje: 2018-06-15, datum završetka: 2018-09-11 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: U radu je opisan algoritam za detekciju atrijske fibrilacije primjenom Hilbertove transformacije. Detektirani su R zupci i izlučene su značajke atrijske fibrilacije. Algoritam započinje prikazom EKG signala, te dalje slijedi filtriranje, podjela na odsječke, deriviranje, Hilbertova transformacija, detekcija R zubaca i ekstrakcija značajki atrijske fibrilacije pod koje se podrazumijeva srčani ritam, detekcija P valova i varijabilnost. U svrhu prikaza postignutih rezultata razvijeno je korisničko sučelje u MATLAB-u. 
520 3 |a Sažetak na engleskom: The paper describes an atrial fibrillation detection algorithm based on Hilbert transform. The R peaks were detected and atrial fibrillation features were excreted. The first step of the algorithm includes the display of ECG signals, then further along is filtration, sectioning, Hilbert transform, R peak detection and finally feature extraction which are heart rate, variability and detection of the P wave. For the purposes of presenting results, a user interface has been developed in MATLAB. 
653 1 |a srce  |a EKG  |a QRS kompleks  |a Hilbertova transformacija  |a detekcija atrijske fibrilacije  |a srčani ritam  |a varijabilnost  |a P val, MIT-BIH baza za aritmiju  |a MIT-BIH baza za atrijsku fibrilaciju 
653 1 |a heart  |a ECG  |a QRS complex  |a Hilbert transform  |a atrial fibrillation detection  |a heart rate  |a variability  |a P wave  |a MIT BIH arrhythmia database  |a MIT-BIH atrial fibrillation database  
700 1 |a Cifrek, Mario  |4 ths 
942 |c Z 
999 |c 49000  |d 49000