|
|
Vliv vystavení preferovanému pachu na mentální aktivitu ve spánku a její charakteristiky a afektivní vyladění po probuzení
Jankovská, Tereza ; Martinec Nováková, Lenka (vedoucí práce) ; Sebalo Vňuková, Martina (oponent)
Tereza Jankovská Abstrakt Předchozí studie ukazují, že preferované pachy slouží jako účinné vodítko pro vybavování informací z autobiografické paměti a že vystavení pachu během noci ovlivňuje emoční zabarvení mentální aktivity ve spánku (tj. snů v širším slova smyslu). Diplomová práce se zabývá tím, jak nepřetržitá stimulace preferovanými pachy ovlivňuje charakteristiky snů, výskyt emocí ve snech a afektivní vyladění po probuzení. Osmnáct zdravých dobrovolníků ve věku 19-35 let třikrát vždy s týdenním odstupem navštívilo spánkovou laboratoř. První noc sloužila k tomu, aby se adaptovali na prostředí laboratoře. Během druhé a třetí noci byli v randomizovaném pořadí buď vystaveni pachu, který si předtím sami zvolili nebo proběhla kontrolní noc bez čichové stimulace. Během každé návštěvy byli dobrovolníci vzbuzeni z REM fáze. Po probuzení následně uvedli, zda se jim zdál nějaký sen, a případně zhodnotili jeho příjemnost, emoční náboj a výskyt pozitivních a negativních emocí a čtyři dimenze jádrové afektu (valence, aktivace, příjemná aktivace-nepříjemná deaktivace, nepříjemná aktivace- příjemná deaktivace). Výsledky práce nejsou v souladu s předchozími studiemi, tzn. nebyl nalezen statisticky významný rozdíl mezi experimentální a kontrolní podmínkou v žádné v závislé proměnných. Zjištění naznačuje, že vystavení...
|
|
|
Efekt akutní spánkové deprivace v rozdílných světelných podmínkách na kvalitu zotavovacího spánku
Zeithamlová, Barbora ; Kopřivová, Jana (vedoucí práce) ; Vlček, Kamil (oponent)
Spánek je regulován homeostatickým a cirkadiánním procesem. Cirkadiánní proces je řízen vnitřními biologickými hodinami, které se pravidelně synchronizují s vnějším světem pomocí tzv. zeitgeberů. Nejdůležitějším zeitgeberem je pro člověka světlo, proto nesprávné časování světelných signálů může vést k desynchronizaci vnitřních hodin a narušení spánku; to však závisí na intenzitě a spektrálních vlastnostech světla. Tlumené červené světlo by v nočních hodinách do spánkové regulace výrazně zasáhnout nemělo, bílé světlo s vyšší intenzitou by však mohlo. Tento typ světla se přitom běžně využívá, když lidé přes noc zůstávají vzhůru a prodělávají tím akutní úplnou spánkovou deprivaci. To může potenciálně vést k narušení kompenzačních mechanismů následného zotavovacího spánku. Rozhodli jsme se proto ověřit, zda a případně jak mohou rozdílné světelné podmínky během spánkové deprivace ovlivnit podobu zotavovacího spánku. S časovým odstupem jsme podrobili 12 zdravých unifikovaných dobrovolníků dvěma akutním úplným spánkovým deprivacím; jedna proběhla za běžného bílého osvětlení, druhá za tlumeného červeného světla. Pomocí polysomnografie jsme poté zjistili hodnoty spánkových parametrů obou zotavovacích spánků a porovnali je. Ukázalo se, že spánek po spánkové deprivaci v konstantních temnostních podmínkách byl...
|
|
|
Aplikace hlubokého učení v detekci spánkové apnoe
Láznička, Jakub ; Šaclová, Lucie (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zaměřuje na využití metod hlubokého učení pro detekci spánkové apnoe, poruchy spánku charakterizované opakovanými epizodami zastavení nebo významného snížení průtoku dýchacích cest během spánku. Studie zkoumá efektivitu konvolučních neuronových sítí (CNN) a modelů Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) v automatické detekci různých typů spánkové apnoe s využitím polysomnografických záznamů. V práci jsou využity datasety z databáze MESA, které byly speciálně připraveny a upraveny pro potřeby hlubokého učení. Modely s nejlepšími výsledky dosáhly hodnot F1 skóre 0,87 a 0,83, což ukazuje, že hluboké učení může poskytovat přesné nástroje pro diagnostiku spánkové apnoe, představující potenciální zlepšení v klinické praxi. Práce také diskutuje možnosti integrace těchto modelů do klinických diagnostických procesů a nastiňuje směry pro budoucí výzkum v této oblasti.
|
|
|
Klasifikace spánkových fázi za použití polysomnografických dat
Králík, Martin ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je klasifikace spánkových fází za použití polysomnografických dat. Součástí práce je rešerše na dané téma a statistická analýza parametrů vypočtených ze skutečných signálů EEG, EOG a EMG, která hodnotí vhodnost jejich použití pro klasifikaci spánkových fází. Praktická část je zaměřena na automatickou klasifikaci spánkových fází za použití umělých neuronových sítí. Všechny výsledky jsou v práci prezentovány a diskutovány.
|
|
|
Pokročilé skórování spánkových dat
Jagošová, Petra ; Novotná, Petra (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá pokročilým skórováním spánkových dat, které bylo provedeno pomocí hluboké neuronové sítě. Ke skórování jsou využívána data tepové frekvence a informace o pohybu naměřené pomocí chytrých hodinek Apple Watch. Po vhodném předzpracování sloužila tato data jako vstupní parametry do navržených sítí. Cílem LSTM sítě bylo provést klasifikaci dat buď do dvou skupin na spánek a bdění nebo do tří skupin na bdění, Non-REM a REM. Nejlepších výsledků dosáhla síť provádějící klasifikaci spánek vs. bdění s využitím akcelerometru. Statistické vyhodnocení této nejlepší sítě dosáhlo hodnoty senzitivity 71,06 %, specificity 57,05 %, celkové úspěšnosti (accuracy) 70,01 % a F1 skóre 81,42 %.
|
|
|
Detekce spánkové apnoe z polysomnografických dat
Vecheta, Miroslav ; Potočňák, Tomáš (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí spánkové apnoe pomocí polysomnografických dat a snahou o možné nalezení alternativní a jednodušší metody této detekce. Práce se skládá ze tří částí. První část je důležitá pro seznámení se s anatomií plic a fyziologií dýchání a spánku. Druhá se zabývá způsobem vyšetření spánkové apnoe a část třetí pak následně navazuje samotnou realizací alternativní metody v programu Matlab. Výsledný program vypočítává ze záznamu EKG dat dechovou křivku pro detekci spánkové apnoe.
|
|
|
Detekce obstrukční spánkové apnoe z polysomnografických záznamů
Smrčková, Markéta ; Mézl, Martin (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
Tato práce za zabývá nalezením alternativní metody pro automatickou detekci spánkové apnoe z polysomnografických dat. První část práce je zaměřena především na anatomii plic a fyziologii dýchání, spánku a krevního oběhu. Druhá část se věnuje postupu vyšetření spánku, popisu jednotlivých komponent polysomnografických záznamů a možnostem detekce spánkové apnoe v praxi. Třetí část se zabývá návrhem konkrétní metody pro detekci spánkové apnoe, aplikací na reálná data a vyhodnocením výsledků.
|
|
|
Analýza polysomnografických dat
Jagošová, Petra ; Králík, Martin (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou polysomnografických signálů, která je založena na analýze parametrů v časové a frekvenční oblasti. Parametry jsou počítány z 30s úseků EEG, EOG a EMG signálů snímaných v průběhu různých spánkových fází. Pomocí vizuální analýzy krabicových grafů, statistické analýzy a následného post-hoc testu jsou vybrány parametry, které jsou vhodné pro následnou detekci spánkových fází. Vybranými parametry v časové oblasti byly pro EOG signály: mobilita, koeficient šikmosti a špičatosti. Pro EEG signály se jednalo o tyto parametry: aktivita, 75. percentil, koeficient špičatosti a mobilita. U EMG signálu to byly 75. percentil a složitost. Z frekvenční oblasti se jednalo o relativní výkonové spektrum frekvenčních pásem alfa, delta a beta.
|
|
|
Detekce spánkové apnoe
Hastík, Matěj ; Janoušek, Oto (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá podrobným popisem spánkové apnoe a metodami její detekce. První část práce je zaměřena na fyziologii spánku, samotnou spánkovou apnoe, její rozdělení, příznaky, rizikové faktory a léčbu. Další část práce se zabývá polysomnografickým vyšetřením a metodami pro analýzu polysomnografických dat. Poslední část je věnována návrhu postupu pro detekci spánkové apnoe při použití pouze jednoho druhu signálu a při použití více druhů signálů, realizaci těchto návrhů, jejich otestování na reálných datech, hodnocení úspěšnosti detekce a porovnání dosažených výsledků s údaji dostupnými z literatury.
|
|
|
Analýza spánkových EEG
Vávrová, Eva ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou spánkových elektroencefalogramů, která je založená na výpočtu vybraných parametrů z časové a frekvenční oblasti. Tyto parametry jsou počítány z jednotlivých úseků EEG signálů odpovídajícím různým spánkovým fázím. Na základě statistické analýzy se dá rozhodnout, které parametry EEG jsou vhodné pro následnou automatickou detekci jednotlivých spánkových fází. Pro výběr, zobrazení a analýzu EEG byl vytvořen program s grafickým uživatelským rozhraním v prostředí MATLAB.
|
host ::
RSS.