Original title: Implementace nové metody do modelu strojového učení na lokalizaci epileptického ložiska u pacientů s farmakorezistentní epilepsií
Translated title: Implementation of new method to machine learning model for epileptogenic zone localization in pharmacoresistant epilepsy patients
Authors: Pivnička, Martin ; Mívalt, Filip (referee) ; Filipenská, Marina (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2023
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [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.
Keywords: electroencephalography; epileptogenic foci; machine learning; pharmacoresistant epilepsy; seizure onset zone; elektroencefalografie; epileptické ložisko; farmakorezistentní epilepsie; strojové učení; zóna vzniku záchvatu

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/210842

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-529123


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses