Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 7 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Dynamic metabolomic prediction from genetic variation
Nemčeková, Petra ; Weckwerth, Wolfram (oponent) ; Schwarzerová, Jana (vedoucí práce)
Hordeum vulgare, like many other crops, suffers from the reduction of genetic diversity caused by climate changes. Therefore, it is necessary to improve the performance of its breeding. Nowadays, the area of interest in current research focuses on indirect selection methods based on computational prediction modeling. This thesis deals with dynamic metabolomic prediction based on genomic data consisting of 33,005 single nucleotide polymorphisms. Metabolomic data include 128 metabolites belonging to 25 Halle exotic barley families. The main goal of this thesis is to create dynamic metabolomic predictions using different approaches chosen from relevant publications. The created models can be helpful for the prediction of phenotype or for revealing important traits of Hordeum vulgare.
Analysis of accelerometric signals during gait cycle
Nemčeková, Petra ; Sekora, Jiří (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
Kinematic analysis of gait is one of the most important examination of lower limbs. One of the possibilities of this analysis is measuring by accelerometer. This thesis is focusing on construction of a functional device, which measures an angle of ankle, hip and knee joint during gait and developing application, which enables measurement and displays measured data. Results from device were compared with kinematic norm used in ortopedy.
Analýza vzťahov medzi radiomickými priznakmi heterogenity trombu v akútnych ischemických mozgových príhodách
Nemčeková, Petra ; Škrváň, Adam ; Henk, Marquering ; Chmelík, Jiří ; Jakubíček, Roman
Cievne mozgové príhody sú jedným z najznámejších patológií mozgu. Prvotnou diagnostickou metódou je použitie počítačovej tomografie (CT). Avšak pre správne určenie liečby by bolo potrebné vedieť bližšie charakteristiky trombu, na základe ktorých by bol lekár schopný usúdiť najmenej riskantnú cestu pre pacienta. Táto štúdia sa zameriava na analýzu heterogenity trombov na CT snímkach u pacientov s ischemickou mozgovou príhodou. Na základe extrahovaných radiomických príznakov získaných z reprezentatívnych masiek trombov bolo získané rozmiestnenie voxelov jednotlivých trombov v novom parametrickom priestore. To bolo následne podrobené vizualizačným technikám tSNE a UMAP. Na základe vyhodnotenia morfologickej štruktúry jednotlivých vytvorených zhlukov u pacientov by bolo možné určiť počet častí trombu s rôznym zložením, na základe čoho by lekár mohol byť schopný predikovať záťaž pre pacienta pri trombektómii, ako napríklad pomocou počtu pokusov potrebných na spriechodnenie cievy.
Možnosti přístupu k obrazovým datům v rámci projektů ÚBMI ve spolupráci s klinickými pracovišti
Jakubíček, Roman ; Nemčeková, Petra ; Ouředníček, Petr ; Chmelík, Jiří
Tento článek zkoumá výzvy a možnosti spojené se zpracováním a sdílením obrazových dat v kontextu biomedicíny a počítačem podporované diagnostiky. S rostoucím výpočetním výkonem a využitím strojového učení se metody analýzy obrazů stávají stále efektivnějšími, ale potýkají se s problémy dostupnosti dat a obtížnou interpretovatelností. Autoři diskutují legislativní a etické aspekty ochrany osobních údajů a upozorňují na význam spolupráce mezi akademickými institucemi a klinickými pracovišti. Článek také prezentuje dva aktuální výzkumné projekty ÚBMI v oblasti analýzy obrazů, tj. analýza trombu v CT mozku a kardiovaskulární zobrazování magnetickou rezonancí, ve kterých se aktuálně využívají pokročilé algoritmy strojového učení. Spolupráce mezi ÚBMI a klinickými pracovišti přináší nové možnosti pro zlepšení diagnostiky a léčby pacientů.
Implementace modelu hlubokého učení pro segmentaci patologických tkání v objemových MRI datech mozku
Malík, Michael ; Nemčeková, Petra (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Bakalářská práce pojednává o problematice segmentace obrazů s využitím modelu hlubokého učení. V teoretické části seznamuje čtenáře s anatomií a vybranými patologiemi mozku. Dále je zmíněna konstrukce MR přístroje a vznik obrazu pomocí MR. V závěru teoretické části jsou popsány možnosti segmentace obrazu s využitím architektur hlubokého učení a vybraný veřejně dostupný dataset. Cílem praktické části je otestovat zmíněný dataset, předzpracovaná data a získat výsledky segmentace snímků u jednotlivých pacientů z přiloženého modelu neuronové sítě. Závěrem jsou dosažené výsledky vhodně diskutovány.
Dynamic metabolomic prediction from genetic variation
Nemčeková, Petra ; Weckwerth, Wolfram (oponent) ; Schwarzerová, Jana (vedoucí práce)
Hordeum vulgare, like many other crops, suffers from the reduction of genetic diversity caused by climate changes. Therefore, it is necessary to improve the performance of its breeding. Nowadays, the area of interest in current research focuses on indirect selection methods based on computational prediction modeling. This thesis deals with dynamic metabolomic prediction based on genomic data consisting of 33,005 single nucleotide polymorphisms. Metabolomic data include 128 metabolites belonging to 25 Halle exotic barley families. The main goal of this thesis is to create dynamic metabolomic predictions using different approaches chosen from relevant publications. The created models can be helpful for the prediction of phenotype or for revealing important traits of Hordeum vulgare.
Analysis of accelerometric signals during gait cycle
Nemčeková, Petra ; Sekora, Jiří (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
Kinematic analysis of gait is one of the most important examination of lower limbs. One of the possibilities of this analysis is measuring by accelerometer. This thesis is focusing on construction of a functional device, which measures an angle of ankle, hip and knee joint during gait and developing application, which enables measurement and displays measured data. Results from device were compared with kinematic norm used in ortopedy.

Viz též: podobná jména autorů
1 Nemčeková, P.
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.