|
|
Metody biomedicínské informatiky při studiu zánětlivých střevních onemocnění u dětí
Čopová, Ivana ; Hradský, Ondřej (vedoucí práce) ; Ďuricová, Dana (oponent) ; Krupička, Radim (oponent)
METODY BIOMEDICÍNSKÉ INFORMATIKY PŘI STUDIU ZÁNĚTLIVÝCH STŘEVNÍCH ONEMOCNĚNÍ U DĚTÍ Abstrakt Zánětlivá střevní onemocnění (IBD) představují skupinu chronických, polygenně podmíněných onemocnění postihujících primárně gastrointestinální trakt, jejichž incidence v dospělé i dětské populaci globálně narůstá. Mezi tyto nemoci řadíme Crohnovou nemoc (CD), ulcerózní kolitidu (UC) a tzv. neklasifikovatelné IBD (IBD-U). Fekální kalprotektin (FC) je markerem zánětu u IBD a jeho hladiny korelují s aktivitou onemocnění definovanou klinickými parametry, endoskopickým nálezem a histologií. Současná lékařská praxe je spojena s dostupností velkého množství klinických dat a snahou jejich efektivního uplatnění v procesu medicínskeho rozhodování takovým způsobem, aby bylo dosaženo maximální možné redukce rizika nepříznivého průběhu onemocnění a výskytu s onemocněním a/nebo léčbou asociovaných komplikací. Primárním cílem disertační práce je využití metod biomedicínské informatiky v oblasti pediatrických IBD v procesu ověření FC v predikci aktivity onemocnění a odpovědi na léčbu, hledání dalších potencionálních prediktivních faktorů a tvorbu predikčních modelů pro konkrétní klinické situace. Zjistili jsme, že na základě vývoje hladin FC v časné fazi indukční léčby pomocí výhradní enterální výživy nelze rozhodovat o dalším...
|
|
|
Predikce efektu bodových mutací na interakci proteinu s nukleovými kyselinami
Štěpánková, Věra Tereza ; Novotný, Marian (vedoucí práce) ; Neuwirthová, Tereza (oponent)
Bodové mutace jsou nejčastějším typem mutací a mnohé z nich mohou mít patogenní efekt, je proto užitečné umět kvalitně a efektivně predikovat jejich vliv na daný protein, a právě proteiny interagující s nukleovými kyselinami jsou nezbytné pro většinu buněčných procesů. Pokrok ve výpočetních metodách a strojovém učení umožňuje vývoj stále kvalitnějších nástrojů pro predikci vlivu mutací na proteiny. Důležitou kategorií těchto prediktorů jsou nástroje pro predikci vlivu bodových mutací na interakce proteinů s nukleovými kyselinami. Tato práce se zaměřuje na aktuálně dostupné prediktory vlivu missense mutací na protein-NK interakce, které predikují kvantitativní změnu afinity proteinu a nukleové kyseliny a na základě této změny odhadují závažnost mutace. Pozornost je též věnována způsobům hodnocení kvality predikcí jednotlivých nástrojů. Klíčová slova: bodová mutace, predikce, interakce, mechanismus
|
|
|
Posouzení ekonomické situace společnosti a návrhy na její zlepšení
Rybár, Tomáš ; Novotná, Veronika (oponent) ; Doubravský, Karel (vedoucí práce)
Diplomová práce se soustředí na posouzení ekonomické situace společnosti Prefa Brno a.s. a možnými návrhy na zlepšení její výkonnosti. Teoretická část práce je věnována objasněním pojmů z finanční a statistické analýzy. Tyto koncepty jsou následně aplikovány v analytické části. Z finanční analýzy jsou vyhodnoceny rozdílové a poměrové ukazatele, doplněné o soustavu ukazatelů. U vybraných ukazatelů je provedena regresní analýza s předpovědí na následující období a pomocí korelační analýzy identifikujeme vzájemné vztahy mezi nimi. Z výsledků jsou vyvozeny závěry, které slouží k formulaci možných opatření, která povedou ke zlepšení stávající ekonomické situace zkoumaného subjektu.
|
|
|
Benchmark of the Computational Tools for the Prediction of the Effect of Mutations on Protein Stability
Berezný, Matej ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Musil, Miloš (vedoucí práce)
Protein design necessitates understanding how mutations influence their stability. Numerous online predictors exist for this aim, but it is challenging to compare them or to use them collectively. For that purpose I developed BenchStab, a console application/Python package designed for the swift and straightforward operation of 18 predictors, gathering results from a series of mutants. Benchstab is freely available on GitHub and can be expanded to include more predictors. To avoid potential dataset bias towards some predictors, I have constructed a new unique dataset, sourced from FireProtDB. I utilized this dataset to assess 24 distinct prediction methods from the three different perspectives.
|
|
|
Modely pro predikci finančního výkonu podniku
Vakhrushev, Dmitrii ; Oulehla, Jiří (oponent) ; Luňáček, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zaměřuje na modely pro predikci finanční výkonnost společnosti ALZA, kde se zaměřila na zdůraznění silné finanční výkonnosti a stability společnosti. Budou zmíněny klíčové faktory přispívající k úspěchu ALZA, jako jsou stálé výnosy, zisky, efektivní řízení nákladů a investice do inovací. Kromě toho by se práce zaměří i na potenciální strategii dalšího růstu, jako je prozkoumávání nových trhů, posilování online prodeje, diverzifikace nabídky produktů a posilování vztahů se zákazníky a dodavateli. Zdůraznění důležitosti neustálých inovací, monitorování trhu a strategických investic předvede připravenost společnosti ALZA na budoucí úspěch a expanzi na trhu. Využitím finančních dat za sledované období 2017 až 2022, tržních trendů a oborových benchmarků lze provést přesné předpovědi ohledně budoucích finančních výsledků společnosti ALZA. Implementace pokročilých technik modelování a začlenění různých scénářů může poskytnout cenné poznatky pro strategické rozhodování.
|
|
|
Predikce budoucího stavu ovzduší
Roháček, Adam ; Sekora, Jiří (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Tato práce zkoumá předpověď budoucí kvality vzduchu jako klíčový prvek environmentálního zdraví a udržitelného rozvoje. S rostoucími obavami ohledně znečištění vzduchu a jeho škodlivých účinků na lidské zdraví a životní prostředí roste potřeba přesných technik pro předvídání a minimalizaci potenciálních problémů spojených s kvalitou ovzduší. V práci se nastíní problematika znečistění ovzduší, popíše se uplatnění predikčních algoritmů a zhodnotí se kvalita vlastního navrženého algoritmu.
|
|
|
Predikce úspěšnosti fotbalistů s využitím metod strojového učení
Janeček, Jan ; Filipenská, Marina (oponent) ; Ředina, Richard (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na implementaci umělé neuronové sítě v programovacím jazyce Python s využitím knihovny Keras. Cílem práce je numerická predikce připravenosti fotbalového hráče na zápas na škále od 0 do 1. Predikce je založena na pěti fyziologicko-kinematických datech získaných ze tří tréninků předcházejících danému zápasu. Referenční data pro trénování umělé neuronové sítě zahrnují technické údaje o počtu úspěšných a celkových akcí během zápasu. Data použitá v této práci byla shromážděna od hráčů fotbalového klubu Sigma Olomouc U19 pomocí softwarů Polar Team Pro a Wyscout. Nejnižší zaznamenané chyby modelu, která činila 0,1046, bylo dosaženo použitím jedné skryté vrstvy obsahující 15 perceptronů.
|
|
|
Měření kvality ovzduší s predikcí
Sadriyeva, Kamilya ; Janoušek, Oto (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na problematiku měření a predikce kvality ovzduší v místnosti s využitím programovacího jazyka Python. Součástí je analýza existujících metod monitorování ovzduší, návrh modelu pro sběr dat, vytvoření prediktivního modelu a aplikaci výpočetních algoritmů pro řešení této problematiky.
|
|
|
Very Low Bit-Rate Speech Coding Based on Neural Networks
Jochman, Stanislav ; Malenovský, Vladimír (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
During this work, we focused on replicating and enhancing results by using the neural network LPCNet. We compared audio quality from the pre-trained model and our models trained on smaller datasets, thus reducing training time and improving audio quality. We determined that using a language-specific dataset can produce greater results in that specific language than a big general model. We measured the quality of speech of the pre-trained model and our models using WARPQ ranking score 5.2.4. We also examined possibilities of improving audio quality by filtering output audio using output post-filters and formant-enhancing filters. Our results show measurable improvement in audio quality using the suggested methods.
|
|
|
Hodnocení zdraví pomocí chytrých zařízení
Vargová, Enikö ; Filipenská, Marina (oponent) ; Němcová, Andrea (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá možností neinvazivního stanovení glykémie z fotopletysmografických signálů. Zvýšená glykémie často souvisí s onemocněním zvaným diabetes mellitus, což je jedno z nejčastějších chronických onemocnění na světě. Neléčený diabetes bývá často příčinou úmrtí. Cílem práce je vytvořit algoritmus pro klasifikaci a predikci glykémie. Nejdříve byly naměřeny dvě databáze PPG signálů s využitím dvou chytrých zařízení (chytrý náramek a chytrý telefon). Současně byla měřena také referenční hodnota glykémie invazivně. PPG signály byly předzpracovány a byly z nich extrahovány vhodné příznaky pro klasifikaci i predikci konkrétní hodnoty glykémie. Následně bylo vytvořeno několik různých modelů pro klasifikaci glykémie do dvou skupin (nízká a vysoká glykémie) a pro predikci konkrétní hodnoty glykémie.
|
host ::
RSS.