Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 21,512 záznamů.  začátekpředchozí21508 - 21512  přejít na záznam: Hledání trvalo 1.33 vteřin. 

Trasování axonálních svazků v difúzních MRI obrazech mozku
Piskořová, Zuzana ; Vojtíšek, Lubomír (oponent) ; Labounek, René (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá trasováním svazků bílé hmoty v difuzních MRI datech mozku (traktografií). Bílá hmota se vyznačuje specifickým charakterem profilu difuze. Úvodní rešeršní část práce obsahuje výčet existujících metod odhadu 3D profilu anizotropní difuze a popis základního rozdělení trasovacích alrgoritmů. Pro odhad profilu difuze byl vybrán difuzní tensorový model. Na základě DTI bylo vytvořeno vektorové pole nesoucí informaci o směru difuze pro každý voxel. Zadáním startovacího bodu jsme získali úlohu řešitelnou aparátem pro řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Pro tuto úlohu byla testována Eulerova a Runge-Kuttova metoda, jako terminační podmínky byly zvoleny nízká hodnota frakční anizotropie a práh pro maximální povolené zakřivení trajektorie. Algoritmus byl testován na matematickém a traktografickém fantomu než bylo přistoupeno k aplikaci na reálná data. Výsledky trasování na fantomech prokázaly správnou funkčnost algoritmu. Dle očekávání se objevila chyba v místech křížení vláken, která souvisí s DTI modelem. Pro řešení problematických vláken zadaných startovacími body u okraje vlákna byl navržen algoritmus frakční anizotropií váhované trilineární interpolace, jehož implementace však nepřinesla zásadní zlepšení. Výsledky trasování na reálných biologických datech přinesly diskutabilnější výsledky. Trasování bylo provedeno na 5 subjektech a 4 anatomicky specifických traktech. Výsledky byly srovnány a vyhodnoceny na základě podobnosti s atlasem traktů bílé hmoty.

Zaujetí při matematice a orientace na matematiku
Kmínková, Eliška ; Rendl, Miroslav (oponent) ; Pavelková, Isabella (vedoucí práce)
Cílem této práce je rozkrýt, jak různé motivační faktory ovlivňují zaujetí při matematice a podněcují orientaci na matematiku. Výzkumná sonda je založena na dvou hodinách matematiky v maturitním ročníku gymnázia, kdy první probíhala alternativním způsobem a druhá způsobem klasickým. Na základě dotazníkových šetření prověřujeme roli vybraných motivačních faktorů (individuálního zájmu, situačního zájmu, aktuálního zájmu/cílové orientace, výkonové motivace, flow motivace, vnímaného nadání pro matematiku), kterou sehrávají v zaujetí při matematice. Ve středu našeho zájmu také je zanalyzovat to, jakou z hodin žáci budou preferovat. Která hodina bude vyhovovat těm, kteří jsou v matematice úspěšní, a která těm žákům, kterým se v matematice nedaří? Dalším cílem je sledovat skupinu žáků, které jsme si označily jako "orientované na matematiku" tzn. že z ní maturují, chystají se na vysokou školu, kde je matematika jedním z hlavních předmětů, a mají matematiku za oblíbenou, také u nich nás zajímá, zda budou preferovat hodinu klasickou či experimentální? 4

Stochastické modely pro genetickou analýzu
Selementová, Martina ; Zichová, Jitka (oponent) ; Kulich, Michal (vedoucí práce)
Nazev prace: Slochasticke niodcly pro geneliekou analyzu Autor: MartinaSelementova Katedra: Katedra pravdepodobnosti a matematicke statistiky Vedouci bakalafske prace: Mgr. Michal Kulich, PhD, e-mail vedouciho: kuliclX^karlin.mff.cuni.cz Abstrakt: V pfedlozene praci studujerne elementarni stochasticke melody pro modelovani genetickych populaci. Nejprve uvadime zakladni pojmy obecne gcnetiky pro snadnejsi oricntaci v textu. V naslcdujicich kapitolach se zabyvame dynamikou vyvoje populace a zakladnimi problemy vyberu v populaci. lllavnim tcmatem je nahodne kfizeni v populaci, ktcre dale aplikujeme na pohlavne va/ane geny, letraploidy. autosterilizacni geny a na pfi'pad dvou lokusu. Ve druhe casti se xabyvame problemy vybcru: zamC'fili jsme se pf-edevsim na vyber xalozeny na gcnolypu aplikovany na pohlavi a pohlavne vazane geny a dale na lamiliarni vyber a konkretnf pn'klad Rh faktoru. Klicova slova: nahodne kfizeni, vyber Title: Stochastic Models for Genetic Analysis Author: Martina Selementova Department: Department oi'Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Mgr. Michal Kulich, PhD. Supervisor's e-mail adress: kulich(«)karlin.mff.cuni.cz Abstract: In the presented work we study elementary stochastic methods for modeling genetic populations. First we show some basic notion of general genetics for...

Rezonanční frekvence generátorů syntetizovaných proudů
Kordík, Jozef ; Trávníček, Zdeněk ; Šafařík, P.
Příspěvek se zaměřuje na osově symetrické syntetizované proudy. Hlavním cílem bylo získat resonanční frekvence generátoru syntetizovaného proudu. Výsledky čtyř odvozených matematických modelů byly porovnány s experimenty. S ohledem na výsledky experimentů jsme diskutovali použitelnost a limity jednotlivých modelů. Výsledky poukazují na širokou použitelnost dřívějšího, jednoduššího odvození, založeného na transformaci kinetické energie.

Možnosti metody Analýza textury pro hodnocení MR obrazu
Jirák, Daniel ; Hájek, Milan (vedoucí práce) ; Vymazal, Josef (oponent) ; Žižka, Jan (oponent)
V této práci byly analyzovány MR obrazy fantomu, jablek, lýtkových svalu a jater pomocí TA. Dosažené výsledky lze shrnout do nekolika bodu: · Pro potreby optimalizace algoritmu výberu texturních parametru a klasifikace textury byl vyvinut nový typ fantomu. Tento PSAG fantom byl podroben dlouhodobému testování, pri kterém byla prokázána jeho stabilita po dobu minimálne 12 mesícu. PSAG fantom je vhodný pro MR zobrazování i pro aplikace TA, protože poskytuje dostatecný MR signál a umožnuje simulovat ruzné nodulární textury. · Ukázali jsme vliv rozlišení na presnost klasifikace textury pomocí TA. Pri dostatecném rozlišení metoda TA prokázala dobrou separovatelnost ruzných struktur na MR obrazech. Dostatecné rozlišení je i nutnou podmínkou pro potenciální použití TA v klinické aplikaci, v opacném prípade naše studie neukazuje velký prínos pro zavedení TA v klinickém vyšetrování. · Byl úspešne testován program MaZda urcený pro analýzu MR obrazu. Tento program, vyvíjený v rámci projektu COST B11 a B21 [10, 11], kterých jsme se zúcastnili, plne dostacuje pro statistickou texturní analýzu MR obrazu. Implementované klasifikacní metody a techniky pro výber parametru byly aplikovány v experimentálních i klinických studiích. · Byl navržen algoritmus výberu invariantních texturních parametru, které nesou obrazovou...