|
|
Porovnávání mitochondriální DNA pro identifikaci druhů
Labounek, René ; Provazník, Ivo (oponent) ; Maděránková, Denisa (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodou rozeznávání živočišných druhů na základě analýzy úseku mitochondriální DNA. K této analýze a zařazení se využívá úsek genu CO1 v literaturách nazýván jako čárový kód života. V úvodu práce je rozebrána teorie mitochondriální dědičnosti a podmínek tvorby čárového kódu. Z této teorie nadálé vychází její praktické využití při tvorbě knihovny vytvořených čárových kódů jednotlivých živočišných druhů. Data pro tvorbu knihovny jsou čerpány z veřejných databází NCBI a BOLD Systems. Další část práce se zabývá metodami porovnávání jednotlivých čárových kódů mezi sebou a hlavně s čárovým kódem člověka. K těmto analýzám byly použity tři hlavní výpočetní postupy. Byly to Needleman-Wunschův algoritmus, Smith-Watermanův algoritmus a porovnávání podobností pomocí distanční matice. S metodou porovnávání pomocí distanční matice je úzce spjat převod sekvencí molekuly DNA ze znakové podoby do numerických formátů, kterým se tato práce také zabývá. K usnadnění práce s daty byly vytvořeny vyhledávací algoritmy čárových kódu podle zadaného názvu druhu a naopak.
|
|
|
Simulace syntetických difúzních MRI dat na základě Brownova pohybu
Valla, Radek ; Mikl, Michal (oponent) ; Labounek, René (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se věnuje dMRI (zobrazování pomocí difuzně vážené magnetické rezonance), a jeho závislosti na difusi v prostředí mozku. Popisuje možnosti převodu získaných signálů do obrazu a jejich vlastnosti, výhody a nevýhody. Věnuje se problému dotýkajících se vláken a jejich zaměnitelnosti s křížícími se vlákny. Je zde také návrh matematických aproximací axonů a návrh simulátoru difuzně vážených MRI (dMRI) dat a jeho realizace. Popisuje jeho schopnost data generovat na základě algoritmu náhodné procházky s geometrickým omezením pro křížící se a ohýbající se vlákna. Práce obsahuje vyhodnocení simulací a jejich interpretace a budoucí možné vylepšení tohoto simulátoru. Výsledná data vykazovala pro některé gradienty dostatečnou rozdílnost, následná rekonstrukce dMRI dat ale ukázala, že tato data se nedají rekonstruovat na stejnou geometrii pro jakou byla simulována.
|
|
|
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).
|
|
|
Analýza souvislostí mezi simultánně měřenými EEG a fMRI daty
Labounek, René ; Kremláček,, Jan (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Elektroencefalografie a funkční magnetická rezonance jsou dvě rozdílné metody měření neurální aktivity mozku. EEG signály disponují výborným časovým rozlišením, fMRI snímky pořizují záznamy mozkové aktivity ve výborném prostorovém rozlišení. Předpokládá se, že společnou analýzou je možné využít výhody obou metod současně. K automatické analýze fMRI dat pomocí obecného lineárního modelu slouží volně dostupný software Statistical Parametric Mapping (SPM8), který ale neumožňuje automatizovanou EEG–fMRI analýzu. Proto byl během diplomové práce vytvořen software EEG Regressor Builder, který předzpracuje EEG signály do podoby EEG regresorů, které je možné načíst programem SPM8, kde se spolu s fMRI daty spočítá obecný lineární model. EEG regresory jsou tvořeny vektory časových změn absolutních nebo relativních hodnot výkonu EEG signálu v zadaných frekvenčních pásmech z vybraných elektrod vzhledem k dobám pořízení jednotlivých fMRI snímků. Software je testován na simultánních EEG–fMRI datech vizuálního oddball experimentu. EEG regresory se počítají pro časové změny absolutního i relativního výkonu EEG signálu ve třech frekvenčních pásem zájmu ( 8-12Hz, 12-20Hz a 20-30Hz) z okcipitálních elektrod (O1, O2 a Oz). Celkem jsou provedeny tři druhy testovacích analýz. V první se zkoumají data od tří jednotlivců. Hodnotí se přesnosti výsledků vzhledem k možnostem nastavení metody výpočtu regresoru. V druhé se provedla skupinová analýza dat od dvaceti dvou zdravých pacientů. Ve třetí se realizuje skupinová analýza EEG regresorů pomocí korelační matice vzhledem k zadanému druhu výkonu a frekvenčnímu pásmu mimo obecný lineární model.
|
host ::
RSS.