|
|
Automatic AIF voxel detection in DCE-MRI using machine learning
Frolíková, Štěpánka ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Vitouš, Jiří (vedoucí práce)
Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging (DCE-MRI) is a great tool for evaluating tissue perfusion. It requires accurate identification and detection of Arterial Input Function (AIF). Manual identification of AIF is not the fastest and the most effective method. Usually, automatic detection algorithms are not used. This thesis aims to precisely determine AIF using the trained machine learning model and compare the results with different approaches, like clustering. Data used for training and testing the model are both real and synthetic. The synthetic data are simulated using the DCATH pharmacokinetic model. The clustering method uses the K-means algorithm, optimized for human and mouse MRI images. The machine learning model uses a classifier based on the random forest method combined with clustering. The results evaluate this method’s accuracy and explain a model’s advantages and disadvantages. A functional and reliable automatic model will help to speed up the perfusion analysis and improve the quality of diagnosis.
|
|
|
Společenská odpovědnost podniků (CSR) v Jihočeském kraji
NOVÁKOVÁ, Sandra
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou společenské odpovědnosti firem (CSR) malých a středních podniků v Jihočeském kraji. Jedná se o oblast ekonomickou, sociální a environmentální. Nejprve jsou rozebrány a popsány tři základní pilíře tohoto tématu, následují základní pojmy a jednotlivé problémy. Cílem práce je také popsat postupný vývoj této problematiky. Další část práce se zabývá praktickou částí, kde bylo použito dotazníkové šetření. V tomto dotazníku jsou respondentům kladeny otázky týkající se problematiky CSR, jak ji vnímají a jak se starají o své zaměstnance. V neposlední řadě také na jejich postoj k životnímu prostředí z environmentálního hlediska. Metodika práce zahrnuje analýzu současného stavu a syntézu dat. Dále identifikaci přínosů a bariér při zavádění CSR. Na závěr práce jsou stanoveny návrhy a zjednodušený postup pro malé a střední podniky (MSP), jak zavést a implementovat CSR do každodenních procesů.
|
|
|
Automatizovaná detekce datových typů ve strukturách
Oháňka, Martin ; Hruška, Martin (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá syntézou datových struktur pro účely testování softwaru. Konkrétně se práce věnuje analýze reálných dat za účelem detekce datových typů pro následné generování testovacích dat. Analýza dat je prováděna ve dvou rovinách: řídícím systémem pro plánování a spouštění dílčích detekcí a samotnými detektory. Výsledkem této bakalářské práce je analýza a implementace nástroje obsahující sadu detektorů datových typů nad stromovými datovými strukturami jako jsou JSON, YAML či XML. Detektory mají za úkol určit význam hodnot, případně i závislosti mezi daty. Sadu lze podle potřeby snadno rozšířit, aby bylo možné detekovat i složitější významy a závislosti. Výsledky těchto analýz půjde využít pro generovaní nových testovacích dat pro účely testování softwaru.
|
|
|
Automatické generování testovacích dat informačních systémů
Naňo, Andrej ; Fiedor, Tomáš (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Nastroj ISAGENumoznuje automaticke generovanie komplexnych sturkturovanych testovacich vstupov imitujucich realnu komunikaciu z prostredia modernych informacnych systemov. Komplexne data, typicky so strukturou stromu v sucasnosti predstavuju zakladny transportacny prostriedok pre prenos informacii medzi uzlami distribuovanych informacnych systemov. Automaticky generator ISAGENvychadza z metodologie datami riadeneho testovania a vyuziva konkretne data z produkcneho prostredia ako hlavnu charakteristiku a specifikaciu pre riadenie generovania novych podobnych dat pre testovacie pripady splnajuce zadane kombinacne kriteria. Hlavnym prinosom tejto prace je obsiahle predlozenie technik pre automatizovane generovanie dat spolocne s praktickou implementaciou, ktora demonstruje ich pouzitie. Vytvorene riesenie umoznuje testerom vytvarat viac relevantne testovacie data, ktore vhodne reprezentuju realnu komunikaciu z produkcnych informacnych systemov.
|
|
|
Automatické generování testovacích dat informačních systémů
Naňo, Andrej ; Fiedor, Tomáš (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Nastroj ISAGENumoznuje automaticke generovanie komplexnych sturkturovanych testovacich vstupov imitujucich realnu komunikaciu z prostredia modernych informacnych systemov. Komplexne data, typicky so strukturou stromu v sucasnosti predstavuju zakladny transportacny prostriedok pre prenos informacii medzi uzlami distribuovanych informacnych systemov. Automaticky generator ISAGENvychadza z metodologie datami riadeneho testovania a vyuziva konkretne data z produkcneho prostredia ako hlavnu charakteristiku a specifikaciu pre riadenie generovania novych podobnych dat pre testovacie pripady splnajuce zadane kombinacne kriteria. Hlavnym prinosom tejto prace je obsiahle predlozenie technik pre automatizovane generovanie dat spolocne s praktickou implementaciou, ktora demonstruje ich pouzitie. Vytvorene riesenie umoznuje testerom vytvarat viac relevantne testovacie data, ktore vhodne reprezentuju realnu komunikaciu z produkcnych informacnych systemov.
|
|
|
Automatizovaná detekce datových typů ve strukturách
Oháňka, Martin ; Hruška, Martin (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá syntézou datových struktur pro účely testování softwaru. Konkrétně se práce věnuje analýze reálných dat za účelem detekce datových typů pro následné generování testovacích dat. Analýza dat je prováděna ve dvou rovinách: řídícím systémem pro plánování a spouštění dílčích detekcí a samotnými detektory. Výsledkem této bakalářské práce je analýza a implementace nástroje obsahující sadu detektorů datových typů nad stromovými datovými strukturami jako jsou JSON, YAML či XML. Detektory mají za úkol určit význam hodnot, případně i závislosti mezi daty. Sadu lze podle potřeby snadno rozšířit, aby bylo možné detekovat i složitější významy a závislosti. Výsledky těchto analýz půjde využít pro generovaní nových testovacích dat pro účely testování softwaru.
|
host ::
RSS.