Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 5 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
The role of myelin plasticity in specific CNS functions - learning and memory, reward system
Pfeiferová, Diana ; Pivoňková, Helena (vedoucí práce) ; Kriška, Ján (oponent)
Neuroplasticita je základní vlastností mozku, která umožňuje přizpůsobení se změnám prostředí, naučit se novým dovednostem nebo se regenerovat po poranění. Ačkoliv se většina odborné literatury o neuroplasticitě primárně zaměřovala na neurony a změny v synaptických strukturách, současný výzkum naznačuje další významný mechanismus, který je založen na plasticitě myelinu. Cílem této bakalářské práce je uvést přehled literatury o současných trendech výzkumu v oblasti plasticity myelinu. Důraz je kladen na funkci myelinu, lipidové membrány, která poskytuje izolaci a oporu axonům, a na koncept myelinizace jako adaptivního procesu. Obsáhle je diskutován vztah mezi myelinizací závislé na aktivitě neuronů, jejími spouštěči a jejím vlivem na funkci a dysfunkci konkrétních neuronálních okruhů. Výzkum plasticity myelinu vede ke zvratu v paradigmatu neuroplasticity, neboť nyní existují jasné důkazy, že neuroplasticita není plně objasnitelná, aniž bychom vzali v potaz plasticitu myelinu.
Modelování hemodynamické odezvy na neuronální aktivitu
Bartoň, Marek ; Bartoš, Michal (oponent) ; Havlíček, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje vztahy mezi neuronální aktivitou a metabolismem mozku, dále se zabývá modelováním mozkové krevní dynamiky pro účely fMRI, porovnává několik vybraných modelů a prezentuje výsledky analýz dat fMRI získaných aplikací těchto modelů.
Sdružená EEG-fMRI analýza na základě heuristického modelu
Janeček, David ; Kremláček, Jan (oponent) ; Labounek, René (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá sdruženou EEG-fMRI analýzou na základě heuristického modelu. Heuristický model popisuje vztah mezi změnami v prokrvení aktivních mozkových oblastí a v elektrické aktivitě neuronů. Dále se tato práce zabývá různými metodami extrakce užitečné informace z EEG záznamu a jejich vlivy na konečný výsledek sdružené analýzy. Byly testovány metody průměrování elektrod zájmu, rozklad pomocí analýzy hlavních komponent a rozklad pomocí nezávislých komponent. Metoda průměrování elektrod zájmu a rozklad pomocí PCA dává podobné výsledky, ale není možné z EEG záznamu extrahovat jedinečnou informaci o určitém stimulačním vektoru. Pomocí ICA rozkladu jsme schopni získat informaci vztahující se k určité stimulaci, ale nastává zde problém v konečné interpretaci a výběru správné komponenty při slepém hledání variability spřažené s experimentem. Bylo zjištěno, že ačkoliv komponenty vypočtené z časové posloupnosti EEG záznamu jsou vzájemně nezávislé, jejich posun spektra vzájemně koreluje. Tato spektrální závislost byla eliminována PCA/ICA rozkladem až na vektorech posunu spektra. Zde již každá komponenta přináší novou informaci o mozkové aktivitě. Výsledky z heuristického přístupu byly porovnávány s výsledky sdružené analýzy na základě výpočtu relativního a absolutního výkonu v pásmech zájmu a byly nalezeny souvislosti mezi aktivačními mapami, a to především mezi heuristickým modelem a relativním výkonem v pásmu gamma (20-40 Hz).
Modelování hemodynamické odezvy na neuronální aktivitu
Bartoň, Marek ; Bartoš, Michal (oponent) ; Havlíček, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje vztahy mezi neuronální aktivitou a metabolismem mozku, dále se zabývá modelováním mozkové krevní dynamiky pro účely fMRI, porovnává několik vybraných modelů a prezentuje výsledky analýz dat fMRI získaných aplikací těchto modelů.
Sdružená EEG-fMRI analýza na základě heuristického modelu
Janeček, David ; Kremláček, Jan (oponent) ; Labounek, René (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá sdruženou EEG-fMRI analýzou na základě heuristického modelu. Heuristický model popisuje vztah mezi změnami v prokrvení aktivních mozkových oblastí a v elektrické aktivitě neuronů. Dále se tato práce zabývá různými metodami extrakce užitečné informace z EEG záznamu a jejich vlivy na konečný výsledek sdružené analýzy. Byly testovány metody průměrování elektrod zájmu, rozklad pomocí analýzy hlavních komponent a rozklad pomocí nezávislých komponent. Metoda průměrování elektrod zájmu a rozklad pomocí PCA dává podobné výsledky, ale není možné z EEG záznamu extrahovat jedinečnou informaci o určitém stimulačním vektoru. Pomocí ICA rozkladu jsme schopni získat informaci vztahující se k určité stimulaci, ale nastává zde problém v konečné interpretaci a výběru správné komponenty při slepém hledání variability spřažené s experimentem. Bylo zjištěno, že ačkoliv komponenty vypočtené z časové posloupnosti EEG záznamu jsou vzájemně nezávislé, jejich posun spektra vzájemně koreluje. Tato spektrální závislost byla eliminována PCA/ICA rozkladem až na vektorech posunu spektra. Zde již každá komponenta přináší novou informaci o mozkové aktivitě. Výsledky z heuristického přístupu byly porovnávány s výsledky sdružené analýzy na základě výpočtu relativního a absolutního výkonu v pásmech zájmu a byly nalezeny souvislosti mezi aktivačními mapami, a to především mezi heuristickým modelem a relativním výkonem v pásmu gamma (20-40 Hz).

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.