|
|
Using blind image filtering for images from TEM microscopes
Nováková, Kateřina ; Mézl, Martin (oponent) ; Potočňák, Tomáš (vedoucí práce)
This work deals with the blind filtration of the images from the transmission electron microscope. At the beginning of this work there is a basic description of the transmission electron microscope. Following part describes the mechanisms of electron interactions with the observed specimen. Description of basic electron microscopy imaging techniques is included. The last chapter of the theoretical part includes the description of several chosen blind image filtration techniques, especially those using the decomposition of the image into characteristic components. It also contains a summary of methods for evaluation the filtration effectiveness. The practical part focuses on a description of applied blind filtering methods and brings the results of the filtration. Individual methods are compared. In conclusion, the obtained results and usability of the applied methods are discussed.
|
|
|
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).
|
|
|
Using blind image filtering for images from TEM microscopes
Nováková, Kateřina ; Mézl, Martin (oponent) ; Potočňák, Tomáš (vedoucí práce)
This work deals with the blind filtration of the images from the transmission electron microscope. At the beginning of this work there is a basic description of the transmission electron microscope. Following part describes the mechanisms of electron interactions with the observed specimen. Description of basic electron microscopy imaging techniques is included. The last chapter of the theoretical part includes the description of several chosen blind image filtration techniques, especially those using the decomposition of the image into characteristic components. It also contains a summary of methods for evaluation the filtration effectiveness. The practical part focuses on a description of applied blind filtering methods and brings the results of the filtration. Individual methods are compared. In conclusion, the obtained results and usability of the applied methods are discussed.
|
|
|
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).
|
host ::
RSS.