Bachelor's Thesis

Analysis of selected episodes of the ECG signal

Final Thesis 17.62 MB Appendix 86.42 kB

Author of thesis: Bc. Xeniya Pushilova

Acad. year: 2025/2026

Supervisor: doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D.

Reviewer: Ing. Jan Šíma

Abstract:

The aim of this bachelor's thesis is to analyze a 24-hour electrocardiogram (ECG) recording using time-domain, frequency-domain, and time-frequency methods of heart rate variability (HRV) analysis, and to assess whether a measurable effect of mild physical exercise on cardiac autonomic regulation
can be detected. A complete Python-based analytical pipeline was implemented, comprising ECG filtering, R-peak detection, artifact correction, and HRV parameter computation. Statistical evaluation followed a two-stage approach at both individual and group level across seven healthy subjects. The effect of exercise was partially confirmed: physical activity consistently
suppressed vagal activity and increased LF-band power. The resting period immediately following exercise proved to be a transitional recovery phase, limiting the quantification of the acute exercise effect.characteristics of the ECG signal.

Keywords:

Heart rate variability, tachogram, HRV analysis,  time-frequency analysis, ECG, 24-hour ECG recording,  exercise effect, autonomic nervous system, sign-flip, permutation test, Cohen's $d_z$

Date of defence

17.06.2026

Result of the defence

Defended (thesis was successfully defended)

znamkaBznamka

Grading

B

Process of defence

Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Doc. Gumulec položil otázku: Jak byste interpretovala spánková data? Je vhodné zobrazení frekvenční analýzy? Ing. Němcová položila otázku: Jaké hodnoty jste využila k analýze? Lišilo se cvičení dopoledne a odpoledne u subjektů? Studentka obhájila bakalářskou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.

Language of thesis

Czech

Faculty

Department

Study programme

Biomedical Technology and Bioinformatics (BPC-BTB)

Composition of Committee

Doc. MUDr. Jaromír Gumulec, Ph.D. (předseda)
doc. Mgr. Ing. Karel Sedlář, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Sekora, MBA (člen)
Ing. Andrea Němcová, Ph.D. (člen)
Ing. Roman Jakubíček, Ph.D. (člen)

Supervisor’s report
doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D.

Studentka Xeniya Pushilova pracovala na tématu zpracování elektrokardiografických signálů za účelem analýzy naměřených dat během dne při různých aktivitách. Cílem bylo pomocí analýzy nalézt parametry, kterými lze detekovat různé aktivity. Studentka pracovala samostatně, práci si velmi dobře rozvrhla a pracovala systematicky. Během pravidelných konzultací prezentovala dílčí výsledky. Přípravu a zpracování dat, včetně analýzy v časové a frekvenční oblasti a následného statistického vyhodnocení hodnotím velmi kladně.
Studentka dostala velmi malou databázi 24 hodinových signálů, které mohly posloužit pouze pro pilotní studii. I tak jsou výsledky přínosné.
Obsahové i formální zpracování práce je na velmi dobré úrovni.
Práci hodnotím stupněm A/92 bodů a doporučuji k obhajobě. Points proposed by supervisor: 92

Grade proposed by supervisor: A

Reviewer’s report
Ing. Jan Šíma

Bakalářská práce Xeniye Pushilové se zabývá analýzou variability srdeční frekvence (HRV) z 24hodinových EKG záznamů získaných pomocí Holterova monitorování. Cílem bylo navrhnout a implementovat kompletní analytickou pipeline zahrnující předzpracování EKG signálu, detekci R-vrcholů, tvorbu RR intervalové řady, výpočet parametrů HRV v časové, frekvenční a časově-frekvenční oblasti a následné statistické vyhodnocení vlivu mírné fyzické aktivity na autonomní regulaci srdeční činnosti. Práce obsahuje rozsáhlou teoretickou část věnovanou fyziologii srdce, elektrokardiografii, Holterovu monitorování a metodám analýzy HRV, na niž navazuje praktická část zaměřená na zpracování reálných dat a vývoj vlastního softwarového nástroje pro automatizovanou analýzu. Výsledky naznačují určité změny vybraných HRV parametrů v souvislosti s fyzickou aktivitou, avšak vzhledem k omezenému rozsahu dat a subtilnímu charakteru sledovaného efektu nebylo možné jednoznačně potvrdit významný akutní vliv cvičení. Práce představuje funkční metodický základ pro další výzkum a prokazuje schopnost autorky samostatně řešit problematiku zpracování biosignálů. Mezi hlavní přednosti patří implementace komplexní analytické pipeline a využití více analytických přístupů. Je zde však několik nedostatků, zejména příliš rozsáhlá a převážně kompilační teoretická část, nedostatečně kritická práci s literaturou, absenci podrobnější validace navržených metod a omezená hloubka diskuse výsledků. V práci se rovněž vyskytují jazykové a stylistické nedostatky, místy nekonzistentní terminologie a chybí podrobnější porovnání s existujícími nástroji či referenčními řešeními, kterých je v dnešní době jistě mnoho. Praktická klinická využitelnost dosažených závěrů je zatím omezená a vyžadovala by ověření na rozsáhlejším souboru subjektů. Celkově však práce splňuje zadání bakalářské práce a kvůli zmíněným nedostatkům navrhuji hodnocení 78 bodů / C. Points proposed by reviewer: 78

Grade proposed by reviewer: C

Responsibility: Mgr. et Mgr. Hana Odstrčilová