Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 34 záznamů.  předchozí11 - 20dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
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).
Studium změn elektrické aktivity mozku vyvolaných poklesem úrovně bdělosti
Vlček, Milan ; Kolářová, Jana (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je seznámit se s různými metodami analýzy elektroencefalogramů a zjistit změny mozkové aktivity při poklesu bdělosti. Aby bylo možné pozorovat rozdíly mezi stavem spánku a stavem úplné bdělosti, je třeba mít k dispozici vhodná data. Tato data byla získána pomocí měřícího systému Biopac a analyzována v programu Matlab.
Topografické mapování elektrické aktivity mozku
Dobeš, Petr ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kupková, Karolína (vedoucí práce)
Jedním z nejvýznamnějších signálů biologického původu je elektrická aktivita lidského mozku. Pro správné pochopení a interpretaci elektroencefalogramu (EEG signálu) je často nezbytné provádět jeho vizualizaci. Tato práce se zabývá EEG signálem a vizualizací pomocí topografického mapování. V práci jsou popsány základy teorie EEG signálu a jeho zpracování. Součástí této práce je také návrh a implementace aplikace umožňující zobrazení topografických map pro zařízení Emotiv Epoc Headset přímo v průběhu snímání EEG signálu. Vizualizovanými veličinami jsou amplituda signálu a frekvenční doména s možností volby frekvenčních pásem. Vytvořená aplikace nabízí alternativu k postupu, kdy je EEG signál nutné nejprve uložit, a teprve poté je možné jej vizualizovat ze záznamu.
EEG Signal Processing and Analysis
Uhliarik, Michal ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kupková, Karolína (vedoucí práce)
This thesis covers topic of electroencephalography, EEG signal processing and analysis. It explains fundamental concepts of biological signal genesis in brain, characteristic brain waves and their classi cation. Then it illustrates basic methodologies of EEG signal recording, measurement errors, impact and sources of signal artifacts. Thesis provides overview of the most common methodologies for EEG preprocessing and analysis with special focus on methods for spectral analysis. Practical part of this thesis describes architecture and implementation of Easy EEG Player application created as a part of this thesis.
Evoluční optimalizace extraktoru příznaků klasifikátoru EEG
Ovesná, Anna ; Hurta, Martin (oponent) ; Mrázek, Vojtěch (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na optimalizaci klasifikace EEG signálu alkoholiků a kontrolních subjektů pomocí evolučních algoritmů s vícekriteriálním přístupem. Hlavním cílem je maximalizovat přesnost, senzitivitu a specificitu klasifikačního algoritmu a minimalizovat počet použitých příznaků. Práce využívá čtyři různé klasifikátory, konkrétně Support Vector Machine, k-nearest neighbors, Naive Bayes a AdaBoost. Výběr nejlepších příznaků je optimalizován pomocí tří různých evolučních přístupů, z nichž dva převádějí vícekriteriální optimalizaci na jednokriteriální pomocí váženého součtu a omezení maximálního počtu příznaků. Pareto optimální řešení nalézá algoritmus NSGA-II. Výsledky dokazují, že evoluční algoritmy v kombinaci s vhodnými klasifikátory spolehlivě rozeznají člověka se sklonem k alkoholismu od toho se zdravým vztahem k alkoholu.
Methods for electroencephalogram records comparison
Kliment, Juraj ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
The bachelor thesis deals with the comparison of EEG signals from the human brain. The aim of this work is to find suitable nonlinear parameters, based on which it is possible to compare EEG records created in different conditions. The selected parameters are then tested on data from a publicly available database using Matlab software, the results are statistically processed and compared with the results of existing scientific studies. The comparison was based on the parameters Approximate entropy, Correlation dimension, Hurst exponent and Lyapunov exponent.
Methods for electroencephalogram records comparison
Kliment, Juraj ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
The bachelor thesis deals with the comparison of EEG signals from the human brain. The aim of this work is to find suitable nonlinear parameters, based on which it is possible to compare EEG records created in different conditions. The selected parameters are then tested on data from a publicly available database using Matlab software, the results are statistically processed and compared with the results of existing scientific studies. The comparison was based on the parameters Approximate entropy, Correlation dimension, Hurst exponent and Lyapunov exponent.
Time Frequency Analysis of ERP Signals
Bartůšek, Jan ; Provazník, Ivo (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
The aim of this work is to improve the algorithm for clustering ERP signals based on the temporal and spatial properties of pseudo-signals gained by the Independent Component Analysis. The main purpose is to find new features, which could improve the original algorithm. This study is investigating application of new features gained by Fourier Transform and short time Fourier Transform methods. Basic principle and performance of the concept is demonstrated on the sample algorithm. Results have shown that the method can bring a contribution to the original project and can be its convenient improvement.
Vliv nucleus accumbens na percepci faciálních expresí
VALUCHOVÁ, Kateřina
Tato bakalářská práce se zabývá zkoumáním stimulace nucleus accumbens pomocí smíchu a vlivem této stimulace na percepci faciálních expresí. Teoretická část je zaměřená na anatomický i funkční popis nucleus accumbens a související výzkumy. Dále jsou v teoretické části představeny kapitoly týkající se smíchu, faciálních expresí, elektroencefalografie (EEG) a kognitivních evokovaných potenciálů (ERP). Empirická část představuje metodologii výzkumu, který si klade za cíl zjistit vliv smíchu, a s ním spojené stimulace nucleus accumbens, na percepci a hodnocení neutrálních a pozitivních faciálních expresí (získaných z databáze KDEF). Experimentu se účastnilo 16 subjektů. Subjektům byla promítána zábavná videa a po každém z nich měly za úkol hodnotit prezentované faciální exprese. Neurální data byla získána pomocí elektroencefalogramu a zpracována prostřednictvím programu Matlab, konkrétně v jeho toolboxu EEGlab. Behaviorální data byla zpracována v programu Statistica a ke statistické analýze byl použit párový T-test. Do závěrečné analýzy neurálních i behaviorálních dat bylo zařazeno 15 subjektů. Výsledná analýza ukázala, že i přes stimulaci humorným podnětem docházelo k rozdílnému zpracování a hodnocení neutrálních a pozitivních faciálních expresí na úrovni neurální i behaviorální, což bylo v rozporu se stanovenými hypotézami. Výsledky neprokázaly, že by humorný podnět užitý ke stimulaci nucleus accumbens měl statisticky významný vliv na hodnocení faciálních expresí.
Použití senzorů pro zařízení ovládané signály EEG
Blažej, Svätopluk ; Sekora, Jiří (oponent) ; Marcoň, Petr (vedoucí práce)
Bakalárska práca sa zaoberá rôznymi typmi senzorov pre zber EEG dát a ich využitie na ovládanie priemyselných zariadení. V práci je popísaná problematika merania EEG signálu a jeho spracovania, výber vhodného typu senzoru, návrh a zostrojenie zariadenia schopného zberu, zosilnenia a filtrácie signálu nadobudnutého vybraným senzorom. Tvorba ovládacieho programu určeného na preklad nadobudnutých dát pre komunikáciu a ovládanie externého zariadenia. Testovanie a vyhodnotenie správnosti funkčnosti navrhnutého zariadenia.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 34 záznamů.   předchozí11 - 20dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.