|
|
Speckle Tracking Echocardiography
Strecha, Juraj ; Drahanský, Martin (referee) ; Mráček, Štěpán (advisor)
he thesis deals with proposal of an algorithm and implementation of a program that tracks a motion of the heart muscle in the captured ultrasound video of the heart. The point position estimation is calculated by optical flow method. The Active Shape Model method is used to confirm the accuracy of point's position tracking. The user annotates desired structure of the heart arch first and the application displays new points which represent a new deformed heart shape.
|
|
|
Using Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) for Material Analysis
Pořízka, Pavel ; Hrdlička, Aleš (referee) ; Pína,, Ladislav (referee) ; Kaiser, Jozef (advisor)
Tato doktorská práce je zaměřena na vývoj algoritmu ke zpracování dat naměřených zařízením pro spektrometrii laserem indukovaného plazmatu (angl. LIBS). Zařízení LIBS s tímto algoritmem by mělo být následně schopno provést třídění vzorků a kvantitativní analýzu analytu in-situ a v reálném čase. Celá experimentální část této práce byla provedena ve Spolkovém institutu pro materiálový výzku a testování (něm. BAM) v Berlíně, SRN, kde byl sestaven elementární LIBS systém. Souběžně s experimentílní prací byl vytvořen přehled literárních zdrojů s cílem podat ucelený pohled na problematiku chemometrických metod používaných k analýze LIBS měření. Použití chemometrických metod pro analýzu dat získaných pomocí LIBS měření je obecně doporučováno především tehdy, jsou-li analyzovány vzorky s komplexní matricí. Vývoj algoritmu byl zaměřen na kvantitativní analýzu a třídění vyvřelých hornin na základě měření pomocí LIBS aparatury. Sada vzorků naměřených použitím metody LIBS sestávala z certifikovaných referenčních materiálů a vzorků hornin shromážděných přímo na nalezištích mědi v Íránu. Vzorky z Íránu byly následně na místě roztříděny zkušeným geologem a množství mědi v daných vzorcích bylo změřeno na Univerzitě v Clausthalu, SRN. Výsledné kalibrační křivky byly silně nelineární, přestože byly sestaveny i z měření referenčních vzorků. Kalibrační křivku bylo možné rozložit na několik dílčích tak, že závislost intenzity měděné čáry na množství mědi se nacházela v jiném trendu pro jednotlivé druhy hornin. Rozdělení kalibrační křivky je zpravidla přisuzováno tzv. matričnímu jevu, který silně ovlivňuje měření metodou LIBS. Jinými slovy, pokud určujeme množství analytu ve vzorcích s různou matricí, je výsledná kalibrační křivka sestavená pouze z jedné proměnné (intenzity zvolené spektrální čáry analytu) nepřesná. Navíc, normalizace takto vytvořených kalibračních křivek k intenzitě spektrální čáry matrčního prvku nevedla k výraznému zlepšení linearity. Je obecně nemožné vybrat spektrální čáru jednoho matričního prvku pokud jsou analyzovány prvky s komplexním složením matric. Chemometrické metody, jmenovitě regrese hlavních komponent (angl. PCR) a regrese metodou nejmenších čtverců (angl. PLSR), byly použity v multivariační kvantitatvní analýze, tj. za použití více proměnných/spektrálních čar analytu a matričních prvků. Je potřeba brát v potaz, že PCR a PLSR mohou vyvážit matriční jev pouze do určité míry. Dále byly vzorky úspěšně roztříděny pomocí analýzy hlavních komponent (angl. PCA) a Kohonenových map na základě složení matričních prvků (v anglické literatuře se objevuje termín ‚spectral fingerprint‘) Na základě teorie a experimentálních měření byl navržen algoritmus pro spolehlivé třídění a kvantifikaci neznámých vzorků. Tato studie by měla přispět ke zpracování dat naměřených in-situ přístrojem pro dálkovou LIBS analýzu. Tento přístroj je v současnosti vyvíjen v Brně na Vysokém učení technickém. Toto zařízení bude nenahraditelné při kvantifikaci a klasifikaci vzorků pouze tehdy, pokud bude použito zároveň s chemometrickými metodami a knihovnami dat. Pro tyto účely byla již naměřena a testována část knihoven dat v zaměření na aplikaci metody LIBS do těžebního průmyslu.
|
|
|
Biometric fingerprint liveness detection
Váňa, Tomáš ; Vítek, Martin (referee) ; Smital, Lukáš (advisor)
This master‘s thesis deals with biometric fingerprint liveness detection. The theoretical part of the work describes fingerprint recognition biometric systems, fingerprint liveness detection issues and methods for fingerprint liveness detection. The practical part of the work describes proposed set of discriminant features and preprocessing of fingerprint image. Proposed approach using neural network to detect a liveness. The algorithm is tested on LivDet database comprising real and fake images acquired with tree sensors. Classification performance approximately 93% was obtained.
|
|
|
Joint EEG-fMRI analysis based on heuristic model
Janeček, David ; Kremláček, Jan (referee) ; Labounek, René (advisor)
The master thesis deals with the joint EEG-fMRI analysis based on a heuristic model that describes the relationship between changes in blood flow in active brain areas and in the electrical activity of neurons. This work also discusses various methods of extracting of useful information from the EEG and their influence on the final result of joined analysis. There were tested averaging methods of electrodes interest, decomposition by principal components analysis and decomposition by independent component analysis. Methods of averaging and decomposition by PCA give similar results, but information about a stimulus vector can not be extracted. Using ICA decomposition, we are able to obtain information relating to the certain stimulation, but there is the problem in the final interpretation and selection of the right components in a blind search for variability coupled with the experiment. It was found out that although components calculated from the time sequence EEG are independent for each to other, their spectrum shifts are correlated. This spectral dependence was eliminated by PCA / ICA decomposition from vectors of spectrum shifts. For this method, each component brings new information about brain activity. The results of the heuristic approach were compared with the results of the joined analysis based on the relative and absolute power approach from frequency bands of interest. And the similarity between activation maps was founded, especially for the heuristic model and the relative power from the gamma band (20-40Hz).
|
|
|
Processing of image sequences from fundus camera
Klimeš, Filip ; Odstrčilík, Jan (referee) ; Kolář, Radim (advisor)
Cílem mé diplomové práce bylo navrhnout metodu analýzy retinálních sekvencí, která bude hodnotit kvalitu jednotlivých snímků. V teoretické části se také zabývám vlastnostmi retinálních sekvencí a způsobem registrace snímků z fundus kamery. V praktické části je implementována metoda hodnocení kvality snímků, která je otestována na reálných retinálních sekvencích a vyhodnocena její úspěšnost. Práce hodnotí i vliv této metody na registraci retinálních snímků.
|
|
|
Detection of ischemia in ECG
Tichý, Pavel ; Smital, Lukáš (referee) ; Ronzhina, Marina (advisor)
This paper describes the manifestations of ischemia in the ECG signals and summarizes some methods allowing automatic detection of ischemia. Morphological features were then calculated from ECG signals available from UBMI and statistically evaluated to select features appropriate for further automatic classification. Multilayer feedforward neural network was used for classification of heart beats. The neural network was designed in Matlab. Classification performance up to 99.9% was obtained on available dataset.
|
|
|
Classification of heart beats from multilead ECG using principal component analysis
Vlček, Milan ; Vítek, Martin (referee) ; Ronzhina, Marina (advisor)
The resume of this master´s thesis is to introduce reader into principal component analysis (PCA), namely, the use of PCA for analysis of ECG. This method allows to reduce quantity of the data without loss of useful information. That is why PCA is widespread for preprocessing of the data for further classification, which this thesis also deals. Data available at the Department of Biomedical Engineering at the University of Technology in Brno were used in this work. All the methods were realized using Matlab.
|
|
|
Image data processing using principal component analysis (PCA)
Solnický, Jan ; Archalous, Tomáš (referee) ; Rychtárik, Milan (advisor)
This project deals with using of principal component analysis (PCA) in image processing and its aim is introduce mathematical apparatus of principal component analysis and possibility of its using in image processing. Project contains instructions how to compress images with using PCA and also how to convert colour image to grayscale intensity image. There are shown how to use PCA to denoising operation in wavelet spectrum. Project includes results of that operations and their evaluation.
|
|
|
Faktory životní úrovně českých domácností
Bílková, Lucie
BÍLKOVÁ, L. Factors of the living standard of households in the Czech Republic. Diploma thesis. Brno: Mendel University in Brno, 2015. This diploma thesis deals with selection the most important factors of the living standard of households in the Czech Republic, i.e. the selection of such factors of the living standard that have the greatest impact on Czech households. The living standard can be seen from two points of view. First, the living standard in the Czech Republic can be seen from the objective point of view -- we focus on evolution of GDP per capita, household's income and expenditures, unemployment, household's debt and poverty rates. Second, the living standard can be seen from the subjective point of view based on data provided by The Public Opinion Research Centre. In this case, we monitor changes in opinions of Czech citizens regarding the living standard and economic situation in the Czech Republic. Subjective opinions of Czech households are also used in the next part of this diploma thesis, especially in the questionnaire survey. Thanks to these data, using the Prin-cipal Component Analysis, the most important factors of the living standard of households in the Czech Republic can be identified.
|
|
|
Faktory ovlivňující životní úroveň Vysegrádské čtyřky
Veselý, Pavel
This diploma thesis deals with monitoring the development and analysis of selected indicators affecting living standards in the Visegrad group. The Visegrad group includes country in Central Europe: Czech republic, Slovakia, Hungary and Poland. The diploma thesis analyzes a selected indicators, which determing living standards. The thesis also analyzes their development and mutual comparisons between selected countries from entering countries into the European Union in 2005 to 2013. The main data source for this work is provided by Eurostat especially EU-SILC. The next part is a principal component analysis of the monitored indicators and the results are interpreted in mutual comparison of the countries of the Visegrad group.
|
guest ::
