|
|
Aperiodická složka výkonového spektra EEG u pacientů s Parkinsonovou nemocí léčených hlubokou mozkovou stimulací
Chrásková, Sofie Hedvika ; Gajdoš, Martin (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Parkinsonova nemoc (PN) je jedním z nejčastějších neurodegenerativních onemocnění. Počet diagnostikovaných pacientů se v posledních 30 letech zdvojnásobil. Symptomatická léčba zahrnuje primárně farmakologickou terapii, a dále také modulaci mozkové aktivity pomocí hluboké mozkové stimulace. Tato práce se věnuje elektrofyziologickým změnám u pacientů léčených pomocí DBS, což může napomáhat rozvoji této velmi úspěšné terapie. V rámci praktické části práce byl zkoumán efekt DBS na tzv. aperiodickou složku výkonového spektra EEG signálu. Výsledky práce prokazují, že dlouhodobé účinky DBS mají vliv na aperiodickou složku. Stejně tak práce dokazuje, že lze sledovat změny aperiodické složky ve srovnání zapnuté a vypnuté stimulace. Tato tvrzení podporují závěry nejnovějších výzkumů, které zdůrazňují potenciál aperiodické složky jako vstupního signálu pro individuální terapii PN pomocí adaptivního DBS.
|
|
|
Automatické rozlišení signálových a šumových složek ve fMRI datech
Ježek, David ; Lamoš, Martin (oponent) ; Mikl,, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na metody funkčního zobrazování pomocí magnetické rezonance s důrazem na rozklad fMRI dat pomocí analýzy hlavních a nezávislých komponent a následnou analýzu těchto komponent. Cílem práce je navrhnout a použít vhodné metriky, pomocí kterých bude možné odlišit signálové a šumové komponenty fMRI. Následně vytvořit algoritmus pro automatickou klasifikaci fMRI komponent s využitím metod strojového učení. Posledním krokem bude tento algoritmus otestovat na množině dat poskytnutých pracovištěm Laboratoře multimodálního a funkčního zobrazování CEITEC Masarykovy univerzity.
|
|
| |
|
|
Vliv výběru souřadnic regionů na výsledky dynamického kauzálního modelování
Klímová, Jana ; Mikl, Michal (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá funkční magnetickou rezonancí (fMRI), zejména dynamickým kauzálním modelováním (DCM) jako jednou z metod analýzy efektivní konektivity mozku. Zkoumán je vliv výběru souřadnic signálů, které slouží jako vstup DCM analýzy, na její výsledky na základě testování simulovaných dat. Za tímto účelem je vytvořen a popsán simulátor dat. Dále je rozebrána metodika testování vlivu výběru souřadnic na výsledky DCM. Míra posunu souřadnic je simulována přičítáním odpovídající hladiny různých typů šumových signálů k BOLD signálu. Následně jsou data analyzována metodou DCM. Program je doplněn o grafické uživatelské rozhraní. Pro zjištění chování modelu jsou použity Monte Carlo simulace. Výsledky v podobě závislosti počtu chybně odhadnutých vazeb mezi mozkovými oblastmi na zastoupení šumových signálů jsou zpracovány a diskutovány.
|
|
|
Event Fixation Related Potential During Visual Emotion Stimulation
Mičánková, Veronika ; Lamoš, Martin (oponent) ; Potočňák, Tomáš (vedoucí práce)
This diploma thesis is a part of a ongoing research project concerning new joint technique of eye fixations and EEG. The goal of this work is to find and analyze a connection between eye fixation in a face expressing an emotion (static or dynamic). For this study certain software developments need to be done to adjust fixation data in Matlab and connect them to EEG signals with newly created markers. Based on the obtained information on fixations, EEG data are processed in BrainVision Analyzer and segmented to obtain ERPs and EfRPs for each stimuli.
|
|
|
Kortiko-subkortikální interakce v EEG datech u pacientů s farmakorezistentní epilepsií
Šíma, Jan ; Králík, Martin (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá zpracováním literární rešerše o epilepsii a signálech elektroencefalografie se zaměřením na pacienty s farmakorezistentní epilepsií a analýzou kortiko-subkortikálních vztahů. V teoretické části jsou popsány kapitoly epilepsie, elektroencefalografie, možnosti předzpracování EEG dat a dále analytické metody, pomocí kterých se popisují kortiko-subkortikální interakce. Praktická část obsahuje předzpracování EEG dat, rozbor používaných metod, analýza dat, výsledky, diskuse a závěr. Samotná analýza dat je provedena metodou Phase-amplitude coupling. V diskusi jsou rozebrány výsledky, limitace a další možné navázání práce. Závěr práce shrnuje celou bakalářskou práci.
|
|
|
Analýza mikrostavů v EEG datech u osob se spánkovou deprivací
Křápková, Monika ; Koudelka, Vlastimil (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá oblastí zpracování a analýzy EEG dat u spánkově deprivovaných osob. V teoretické části je nejprve obecně představena metoda elektroencefalografie, dále pak možnosti předzpracování a analýzy EEG dat, úvod do statistiky, a jako poslední je zde uvedena rešerše týkající se vlivu spánkové deprivace na elektrofyziologii člověka. Praktická část obsahuje samotné předzpracování EEG dat, analýzu EEG mikrostavů a statistické vyhodnocení výsledků u výzkumu spánkové deprivace. Dosažené výsledky z této části jsou na závěr diskutovány v samostatné kapitole.
|
|
|
Data processing in real-time fMRI neurofeedback
Bečička, Martin ; Slavíček, Tomáš (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
The presented thesis deals with real-time digital filtering of fMRI neurofeedback data. It analyzes currently used solution at CEITEC MU chiefly in respect to finding ways to shorten the delay at the beginning of each neurofeedback block which is introduced by digital filtering. Current solution uses extended Kalman filter mainly for its real-time and smoothing properties. Analysis of 150 individual neurofeedback blocks yielded true learning period of Kalman filter which has been found to be significantly shorter than is set in the current solution. Different options to further reduce the transient period have been explored and short moving average filter has been chosen as an optimal trade-off between transient period, filter delay and its smoothing properties.
|
|
|
Lineární a adaptivní filtry pro signály EKG
Kubát, Milan ; Lamoš, Martin (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
V této práci se zabývám potlačením síťového rušení EKG signálu pomocí lineárních a adaptivních filtrů. Toto spadá do oblasti předzpracování. Cílem je vhodně filtrovat signál za současného zachování jeho diagnostické hodnoty. Navrhnul jsem filtry využívající nulování spektrálních čar, filtry Lynnova typu a dva typy adaptivního filtru. V další části jsou výsledky při použití různých filtrů porovnány z hlediska úspěšnosti filtrace.
|
|
|
Vztah elektrofyziologické aktivity a dynamické funkční konektivity rozsáhlých mozkových sítí ve fMRI datech
Lamoš, Martin ; Hlinka, Jaroslav (oponent) ; Kremláček, Jan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Funkční mozková konektivita odráží určitý stav mozku. Vrůstající zájem o studium dynamiky funkční konektivity mezi jednotlivými rozsáhlými mozkovými sítěmi je doprovázen snahou nalézt její elektrofyziologické koreláty. Část takové neurální aktivity však může zůstat nerozpoznána, protože se během analýzy EEG dat velmi často používá různých omezení v prostorové a spektrální doméně. Zde představený přístup slepě odhaluje multimodální EEG spektrální vzorce, které se vztahují k dynamice BOLD funkční konektivity sítí. Slepá dekompozice EEG spektrogramu pomocí paralelní faktorové analýzy byla představena jako užitečný nástroj k odhalení vzorů neurální aktivity, kde každý vzor obsahuje tři signatury (prostorovou, časovou a spektrální). Na rozdíl od standardních přístupů, kdy dochází k průměrování signálů z jednotlivých elektrod, vybírají se pouze podskupiny elektrod, či se využívá standardních frekvenčních pásem, tato slepá dekompozice bere v potaz kompletní trilineární strukturu EEG dat. Simultánně měřená BOLD fMRI data jsou odděleně od EEG rozložena pomocí analýzy nezávislých komponent. Na časových průbězích komponent je odhadována dynamická funkční konektivita pomocí výpočtu korelačního koeficientu v plovoucím okně. Funkční konektivita síťových stavů je následně odvozena na základě hodnot těchto korelačních koeficientů. Použitím ANOVA testů jsou na závěr nalezeny tři EEG spektrální vzory vztahující se k dynamice funkční konektivity síťových stavů. Předchozí výzkum odhalil vztah mezi fluktuacemi EEG spektrálních vzorů a hemodynamikou rozsáhlých mozkových sítí. Tato práce ukazuje, že zmíněný vztah lze nalézt také na úrovni dynamiky funkční konektivity mezi jednotlivými rozsáhlými mozkovými sítěmi, kdy nejsou použita žádná standardní prostorová a spektrální omezení ve zpracování EEG dat.
|
host ::
RSS.