====== Kamila Baron-Pałucka======

==== Zaproszenie na obronę pracy doktorskiej ====


^   **DZIEKAN i RADA WYDZIAŁU**    \\    **ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI, INFORMATYKI i ELEKTRONIKI**    \\    **AKADEMII GÓRNICZO-HUTNICZEJ im. ST. STASZICA W KRAKOWIE**   ^
|   zapraszają na    \\    publiczą dyskusję nad rozprawą doktorską    \\      \\   //mgr inż. Kamili Baron-Pałuckiej//      \\                 |
|  ** Recognition and semantic classification of MCG visualization **  |
|  Obrona rozprawy doktorskiej odbędzie się 21 maja 2012 roku o godz. 12.00 \\ w pawilonie B-1, w sali nr 4, parter, AGH-Kraków, al. Mickiewicza 30  |
|  **PROMOTOR:** Prof. dr hab. Marek R. Ogiela   |
|  ** RECENZENCI:**    |
|  **            **    |
|  Z rozprawą doktorską i opiniami recenzentów można się zapoznać \\ w Czytelni   Biblioteki Głównej AGH, al. Mickiewicza 30  |

\\
\\
==== Streszczenie ====

** Recognition and semantic classification of MCG visualization **

     


//mgr inż. Kamila Baron-Pałucka//

\\

**Promotor:**  Prof. dr hab. Marek R. Ogiela\\
**Dyscyplina:** Informatyka

Rozpoznawanie i analiza znaczeniowa zobrazowań magnetokardiograficznych MKG" Badanie magnetokardiograficzne (MKG) polega na rejestrowaniu natężenia pola magnetycznego generowanego w ramach elektrycznej aktywności serca i stanowi magnetyczny odpowiednik badania elektrokardiograficznego (EKG). Najistotniejszym zastosowaniem MKG jest wykrywanie zmian ischemicznych w sercu, które często nie są widoczne na EKG. W analizie danych MKG nadal są jednak niezbadane obszary, które mogą potencjalnie prowadzić do poprawy uzyskiwanych wyników diagnostycznych. Jednym z takich obszarów jest zastosowanie map pseudo- gęstości prądu, które odzwierciedlają przepływ impulsów elektrycznych generujących pole magnetyczne. W rozprawie doktorskiej autorka zaproponowała nowatorską metodę analizy danych magnetokardiograficznych (metoda CBoTS), która w oparciu o konstrukcję trajektorii reprezentującej sekwencję map MF lub PCD pacjenta, oraz ocenę stopnia jej podobieństwa do trajektorii pacjentów wzorcowych, pozwala na klasyfikację lub wykluczenie pacjenta z grupy ryzyka choroby niedokrwiennej serca. W pracy zaproponowano kilka wariantów metody oraz przeanalizowano wpływ różnych parametrów związanych z konstrukcją trajektorii na jakość uzyskiwanych rezultatów. Działanie algorytmu zostało zweryfikowane w oparciu o bazę zawierającą dane magnetokardiograficzne ponad 200 pacjentów, potwierdzając skuteczność metody w identyfikowaniu pacjentów z historią chorób niedokrwiennych serca.
----