Advanced Signal Processing Methods for Animal Electrocardiography

Tato diplomová práce se zaměřuje na zpracování elektrokardiogramu (EKG) různých druhů zvířat za účelem sestavení křivky tepové frekvence v čase, vytvoření GUI (grafické uživatelské rozhraní) a význam variability srdeční frekvence ve veterinární praxi. Analýza variability srdeční frekvence je nepříliš prozkoumanou oblastí, která ale může mít velmi významný vliv například při trénování závodních zvířat nebo může mít zásadní vliv na dojivost u skotu. Měření elektrokardiogramu zvířat je velmi významně znehodnoceno pohybovými artefakty, proto se tato práce zaměřuje také na metody filtrace elektrokardiogramu zvířat, jejich srovnání a vyhodnocení. Navržený systém pro zpracování EKG kombinuje filtrační metody a algoritmus založený na kontinuální vlnkové transformaci, který se zde používá pro detekci R vrcholu EKG signálu. Studie je realizována na reálných datech z veterinární praxe z pohledu neinvazivního monitorování tepové frekvence u zvířat, náměr dat byl rovněž součástí této diplomové práce. Tato práce také zkoumá jiné možnosti zaznamenávání tepové frekvence u zvířat, mezi tyto metody patří například metoda měření pomocí balistokardiografie či kardiotokografie. Signály BKG se zde prokázaly jako nevhodné pro detekci tepové frekvence, jelikož obsahují velké množství artefaktů, pocházejících z neklidu zvířat a nemožnosti správného přichycení senzoru, jako je to u elektrod EKG. Měření pomocí KTG prokázalo srovnatelnou kvalitu zaznamenávání srdeční frekvence v čase.This diploma thesis is focused on ECG (electrocardiography) signal processing of different animal species for creation of heart rate curve, GUI (Graphical User Interface) and importance of heart rate variability in the field of veterinary medicine. Analysis of heart rate variability is not explored very well, but It can have huge impact in the field of animal training or milkiness of cows. The Measurement of electrocardiogram is loaded with motion artifacts, that is why this diploma thesis is comparing Filtration Methods and its evaluation. Proposed system for ECG signal processing combines filtration methods and algoritm based on continual wavelet transformation, which is used for R peak detection in this case. Study is realised on real dataset as noninvasive measurement of animal's heart rate, the measurement of data set was also part of this thesis. This thesis explores aalso other Methods for heart rate Assessment, for example balistocardiography or cardiotocography. The result proved that balistocardiography is not right tool for heart rate curve creation but cardiotocography has comparable results as extraction of heart rate curve from ECG.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívýborn