|
Klasifikace organismů na základě nukleotidových četností
Kremličková, Lenka ; Maděránková, Denisa (oponent) ; Škutková, Helena (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá klasifikací organismů na základě nukleotidové četnosti. Cílem práce je seznámit se s problematikou vyhodnocení příbuznosti organismů na základě podobnosti DNA sekvencí, navrhnout a realizovat v programovém prostředí Matlab algoritmus pro klasifikaci organismů na základě klasické fylogenetické metody, základních i pokročilých numerických metod a tyto metody mezi sebou porovnat.
|
|
Hodnocení viability kardiomyocytů
Kremličková, Lenka ; Čmiel, Vratislav (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je seznámení se s vlastnostmi obrazových dat a principem jejich snímání. Dále literární rešerše metod zabývajících se segmentací obrazu v oblasti zpracování obrazů srdeční tkáně a v neposlední řadě snaha o nalezení metod pro klasifikaci mrtvých kardiomyocytů a analýzu jejich viability. Mrtvé kardiomyocyty byly analyzovány z hlediska jejich tvaru a podobnosti s templátem vytvořeným jako průměr z mrtvých buněk. Dalším přístupem byla aplikace metody založená na lokálních binárních znacích a výpočet příznaků z jednoduchého a sdruženého histogramu.
|
|
Klasifikace EKG využitím shlukové analýzy
Kremličková, Lenka ; Janoušek, Oto (oponent) ; Klimek, Martin (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá metodami shlukové analýzy a jejich aplikací na krátkodobé záznamy elektrokardiogramů (EKG). V práci je popsáno srdce a fyziologické vlastnosti srdeční svaloviny, dále jeho elektrické projevy a vznik a měření EKG. Součástí práce je popis problematiky shlukové analýzy v oblasti biosignálů a rozdělení shlukovacích metod na hierarchické a nehierarchické. Podrobněji jsou popsány aglomerativní hierarchické metody, u kterých je naznačen i postup při řešení. Dále je popsáno využití shlukové analýzy při klasifikaci EKG a jeho aplikace na signály z databáze CSE. Práce hodnotí, která ze shlukovacích metod je pro aplikaci na signály EKG nejvhodnější.
|
|
Hodnocení viability kardiomyocytů
Kremličková, Lenka ; Čmiel, Vratislav (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je seznámení se s vlastnostmi obrazových dat a principem jejich snímání. Dále literární rešerše metod zabývajících se segmentací obrazu v oblasti zpracování obrazů srdeční tkáně a v neposlední řadě snaha o nalezení metod pro klasifikaci mrtvých kardiomyocytů a analýzu jejich viability. Mrtvé kardiomyocyty byly analyzovány z hlediska jejich tvaru a podobnosti s templátem vytvořeným jako průměr z mrtvých buněk. Dalším přístupem byla aplikace metody založená na lokálních binárních znacích a výpočet příznaků z jednoduchého a sdruženého histogramu.
|
|
Klasifikace organismů na základě nukleotidových četností
Kremličková, Lenka ; Maděránková, Denisa (oponent) ; Škutková, Helena (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá klasifikací organismů na základě nukleotidové četnosti. Cílem práce je seznámit se s problematikou vyhodnocení příbuznosti organismů na základě podobnosti DNA sekvencí, navrhnout a realizovat v programovém prostředí Matlab algoritmus pro klasifikaci organismů na základě klasické fylogenetické metody, základních i pokročilých numerických metod a tyto metody mezi sebou porovnat.
|
|
Klasifikace EKG využitím shlukové analýzy
Kremličková, Lenka ; Janoušek, Oto (oponent) ; Klimek, Martin (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá metodami shlukové analýzy a jejich aplikací na krátkodobé záznamy elektrokardiogramů (EKG). V práci je popsáno srdce a fyziologické vlastnosti srdeční svaloviny, dále jeho elektrické projevy a vznik a měření EKG. Součástí práce je popis problematiky shlukové analýzy v oblasti biosignálů a rozdělení shlukovacích metod na hierarchické a nehierarchické. Podrobněji jsou popsány aglomerativní hierarchické metody, u kterých je naznačen i postup při řešení. Dále je popsáno využití shlukové analýzy při klasifikaci EKG a jeho aplikace na signály z databáze CSE. Práce hodnotí, která ze shlukovacích metod je pro aplikaci na signály EKG nejvhodnější.
|