Název:
Implementace nové metody do modelu strojového učení na lokalizaci epileptického ložiska u pacientů s farmakorezistentní epilepsií
Překlad názvu:
Implementation of new method to machine learning model for epileptogenic zone localization in pharmacoresistant epilepsy patients
Autoři:
Pivnička, Martin ; Mívalt, Filip (oponent) ; Filipenská, Marina (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2023
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Bakalářská práce rozebírá problematiku lokalizace epileptického ložiska u pacientů s farmakorezistentní epilepsií. Teoretická část ve své první části pojednává o podstatě epilepsie a její léčbě. Popisuje princip elektroencefalografického měření a jeho přínos v epileptologii. Taktéž nastiňuje různé varianty lokalizace epileptické zóny v mozku. Druhá polovina teoretického úvodu je zaměřena na principy strojového učení a jejich využití pro léčbu epilepsie. V praktické části je popsána tvorba a funkce gamma metody, stejně jako její statistické ohodnocení. Výsledky zahrnují jak samostatnou funkčnost metody, tak i výkon v rámci existujícího modelu strojového učení. Bylo prokázáno, že gamma metoda představuje cenný specifický parametr pro lokalizaci epileptického ložiska. Její přidání do modelu strojového učení nevedlo k zásadnímu zlepšení práce modelu.
The bachelor thesis describes the issue of the epileptogenic tissue localization considering pacients with drug-resistant epilepsy. The first half of the theoretical part discusses the matter of epilepsy and its treatment. It describes the principle of electroencephalographic measurement and its contribution to epileptology as well as multiple foci localization approaches. The second theoretical part shows machine learning basics and its use for epilepsy treatment. The practical part starts with the description of steps needed to create the gamma method. It continues with the statistical analysis of the method. This analysis contains both gamma method alone and as a part of existing machine learning algorithm. It has been shown that the gamma method is a valuable specific parameter for localizing epileptic foci. Its addition to the machine learning model did not lead to a significant improvement in the performance of the model.
Klíčová slova:
elektroencefalografie; epileptické ložisko; farmakorezistentní epilepsie; strojové učení; zóna vzniku záchvatu; electroencephalography; epileptogenic foci; machine learning; pharmacoresistant epilepsy; seizure onset zone
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/210842