Diplomová práce Jakuba Pruknera se zabývá komplexním monitorováním výkonu sportovců při běhu do schodů s využitím EKG a akcelerometrických dat. Práce je logicky členěna do 5 hlavních kapitol doplněných přílohami. Vlastní text práce (Úvod–Závěr) obsahuje přibližně 77 stran. Teoretická část je zpracována na zhruba 18 stranách a poskytuje dostatečný přehled problematiky elektrokardiografie, filtrace biosignálů, detekce R-kmitů, variability srdečního rytmu (HRV), parametru Heart Rate Recovery a využití akcelerometrických dat při monitorování sportovců. Literární rešerše je zpracována přehledně a je vhodně doplněna tabulkami a obrázky.

V praktické části autor popisuje sběr dat během závodu Strojařské schody a práci s databází obsahující záznamy EKG a akcelerometrických dat. Kladně hodnotím, že autor pracoval s reálnými daty získanými od většího souboru sportovců a že byly splněny požadavky zadání na počet měřených subjektů. Následně jsou podrobně popsány algoritmy pro předzpracování EKG signálu, filtraci šumu, detekci R-kmitů, výpočet tepové frekvence, parametrů HRV a Heart Rate Recovery. Velká pozornost je věnována také zpracování akcelerometrických dat, detekci fyzické aktivity, lokalizaci pater a mezipater a výpočtu kinematických parametrů běhu.

Významným přínosem práce je návrh a implementace desktopové aplikace s grafickým uživatelským rozhraním. Autor vytvořil komplexní systém umožňující správu sportovců prostřednictvím databáze, automatické zpracování naměřených dat, vizualizaci výsledků a generování přehledných PDF reportů. Oceňuji zejména propojení teoretických znalostí z oblasti zpracování biosignálů s praktickou softwarovou implementací, která má potenciál reálného využití při hodnocení sportovního výkonu.

Výsledky práce jsou prezentovány přehledně a jsou doplněny statistickým vyhodnocením souboru 57 sportovců. V diskusi autor vhodně rozebírá problematiku kvality dat, vliv pohybových artefaktů a šumu na výslednou analýzu i omezení navrženého systému. Oceňuji kritické zhodnocení vlastního řešení a identifikaci situací, ve kterých mohou algoritmy selhávat.

Po formální stránce je práce na velmi dobré úrovni. Text je logicky uspořádán, obsahuje velké množství názorných obrázků, schémat a grafů. Pozitivně hodnotím také rozsáhlou dokumentaci uživatelského rozhraní a databázové architektury. Drobné nedostatky lze nalézt v jazykové stránce práce, kde se místy vyskytují stylistické a gramatické nepřesnosti. Některé části praktické části by mohly být stručnější a naopak výsledková část by mohla obsahovat podrobnější validaci navržených algoritmů vůči referenčním metodám. Určitým omezením je rovněž skutečnost, že navržené řešení bylo optimalizováno pro konkrétní závod a jeho využití v jiných podmínkách by vyžadovalo úpravy parametrů.

Autor prokázal schopnost samostatně řešit komplexní technický problém, pracovat s biosignály, navrhovat algoritmy i vytvářet uživatelské aplikace. Zadání diplomové práce považuji za splněné ve všech bodech. Přes uvedené dílčí nedostatky je práce kvalitní a přínosá, proto ji hodnotím 95 body stupněm A. Points proposed by supervisor: 95

Předkládaná diplomová práce dokumentuje vývoj softwarového nástroje určeného k analýze kardiovaskulárních parametrů sportovců během specifického fyzického výkonu – běhu do schodů.

Student v úvodních částech vybral a srozumitelně představil metody pro hodnocení srdečních parametrů a jejich návaznost na sportovní výkon a metody pro zpracování akcelerometrických dat. K technickému řešení zpracování signálů mám však dvě odborné výhrady: (1.) EKG signál snímaný nositelným zařízením během běhu vykazoval extrémní úroveň zašumění, což znemožnilo přímou detekci tepové frekvence v exponovaném úseku. Student tento výpadek řešil odhadem pomocí dvou metod (lineární filtrace a vlnková transformace). Výstupy těchto metod se však v kritickém úseku liší o více než 20 BPM. Student správnost odhadu nijak nevalidoval a pro další práci zvolil metodu, která se mu více hodila, což nelze považovat za správný inženýrský postup. Vzhledem k tomu, že měl student k dispozici oba signály současně (EKG i akcelerometr), přímo se nabízelo využití adaptivní filtrace. Data z akcelerometru mohla sloužit jako indikátor intenzity pohybu – v klidových fázích mohl algoritmus zvýšit váhu (spolehlivost) naměřené tepové frekvence, což by poskytlo spolehlivější základ pro její odhad v následných zašuměných úsecích. (2.) Použité metody zpracování akcelerometrických jsou velmi elementární, nicméně funkční. Algoritmus pro detekci pater a mezipater je ale rigidně postaven tak, aby vždy detekoval přesně 36 bodů. Tento přístup není z inženýrského hlediska ideální, protože jej nelze zobecnit.

V implementační fázi návrhu software (kde již autor nebyl limitován kvalitou signálu) má technické řešení vynikající úroveň. Návrh databáze, GUI i PDF reportu je správně realizovaný a dobře zdokumentovaný. Je zřejmé, že student nad rozvržením prvků a zobrazovanými veličinami přemýšlel a prokázal výborné vývojářské schopnosti. V diskuzi sice student uvádí potenciální zdroje rušení a chyb, jedná se však pouze o teoretické dohady, které nebyly v rámci práce nijak experimentálně měřeny ani ověřovány.

Rozsah práce je adekvátní. Práce s literaturou je na dostatečné úrovni, student čerpá z reprezentativního množství zdrojů. V textu se místy objevují formální nedostatky, např: odkazy na literaturu jsou typograficky špatně umístěny až za tečkou ukončující větu (např. „srdce.[11]“ namísto správného „srdce [11].“), blokové schéma 1.6 mohlo být kompletně přeloženo do českého jazyka a tabulka 1.4 vykazuje nesmyslné umístění na stránce, ale celkově je jazyková úroveň technické zprávy dobrá a text je čtivý a skvěle strukturovaný. Práce zcela splňuje zadání. Points proposed by reviewer: 85