|
|
Analýza a klasifikace dat ze snímače mozkové aktivity
Persich, Alexandr ; Grézl, František (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá snímáním, zpracováním a klasifikací mozkové aktivity snímané pomocí brain-computer interface (BCI) zařízení od společnosti OpenBCI a možnostmi využití mozkové aktivity vyvolané představovaným pohybem končetin k ovládání aplikace. K řešení zadaného problému jsou využity metody pro zpracování signálu a strojového učení. Podařilo se vytvořit program umožňující snímání, zpracovávání a klasifikaci mozkové aktivity pomocí umělé neuronové sítě. Průměrná přesnost klasifikace na umělých datech je 99.156%. Na datech reálných se podařilo dosáhnout průměrné přesnosti 73.71%.
|
|
|
EEG biofeedback rozhraní lidského mozku a počítače
Kněžík, Jan ; Kořenek, Jan (oponent) ; Marušinec, Jaromír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozhraním EEG biofeedbacku mezi lidským mozkem a počítačem a jeho konkrétní implementací v jazyce Java. Tento systém je postaven na základě počítače uskutečňujícího biologickou zpětnou vazbu (biofeedback) a elektroencefalografie (EEG), pomocí níž je prováděno snímání stavů mozku uživatele. Tímto způsobem je možné mozek efektivně trénovat a dosáhnout lepšího soustředění, odstranění poruch spánku a učení. Dále je zde obsažen návrh ovládání směru počítačové myši pomocí EEG zařízení, u kterého je člověk schopen pomocí kmitočtu mozkových vln řídit směr pohybu kurzoru po obrazovce. Motivací k řešení tohoto problému je snaha pomoci postiženým lidem komunikovat s okolním světem. Úvod práce obsahuje základní fakta o lidském mozku, elektroencefalografii a EEG biofeedbacku. Následují kapitoly se zabývají specifikací požadavků na vyvíjenou aplikaci, jejím návrhem a popisem vlastní implementace. Závěrečná část je věnována systémům BCI (Brain-Computer Interface) a návrhu ovládání počítače pomocí EEG zařízení se zhodnocením dosažených výsledků.
|
|
|
EEG koreláty egocentrických a allocentrických odhadů vzdáleností ve virtuálním prostředí u lidí
Kalinová, Jana ; Vlček, Kamil (vedoucí práce) ; Telenský, Petr (oponent)
Kognitivní procesy spojené s prostorovou orientací mohou využívat odlišných referenčních rámců: egocentrického, soustředěného na pozorovatele a allocentrického, soustředěného na objekty v prostředí. V této práci jsme pomocí EEG studovali dynamiku mozkových procesů doprovázejících prostorovou orientaci založenou na použití těchto referenčních rámců. Účastníci byli instruováni, aby odhadli vzdálenosti mezi objekty nebo objekty a sami sebou v prostředí virtuální kruhové arény; tato úloha byla prezentována ve 2D i 3D zobrazení. Změny EEG vázané na danou úlohu byly analyzovány pomocí časově-frekvenční analýzy a analýzy event-related potenciálů z EEG záznamů čítajících 128 kanálů. Časově-frekvenční analýzou jsme zjistili významné rozdíly výkonu v pásmech delta, theta, alfa, beta i gama mezi kontrolní, egocentrickou a allocentrickou testovací podmínkou. Zaznamenali jsme pokles výkonu v pásmu alfa v okcipitálních a parietálních oblastech, signifikantně silnější pokles byl pozorován pro allocentrickou podmínku ve srovnání s egocentrickou i kontrolní podmínkou. Podobný vzorec byl viditelný i pro pásmo beta. Dále jsme zaznamenali také nárůst výkonu theta a delta v temporálních, fronto- temporálních a laterálních frontálních oblastech, který byl výrazně silnější pro egocentrickou podmínku ve srovnání s...
|
|
|
Analýza a klasifikace dat ze snímače mozkové aktivity
Ullrich, Petr ; Šůstek, Martin (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou snímání mozkové aktivity, implementací jejího zpracování, analýzy a klasifikace. Ke snímání je použit hardware společnosti OpenBCI. Nastudoval jsem a popsal potřebné informace o snímání mozkové aktivity a projektu OpenBCI. Byl vytvořen návrh pro datový set, zpracování a klasifikaci myšlenek. Vytvořený systém umožňuje klasifikaci na základě nasnímané mozkové aktivity. Pro klasifikaci byla použita neuronová síť, ale úspěšnost rozpoznání navržených tříd nebyla vysoká.
|
|
|
Numerozita u vysokoškolských studentů
KRATOCHVÍLOVÁ, Dominika
Tato bakalářská práce se zaměřuje na problematiku numerozity u vysokoškolských studentů humanitních oborů. Cílem je tedy porovnání matematických schopností a hrubého matematického odhadu u lidí studujících humanitní obor. Teoretická část se zabývá matematickými schopnostmi a jejich narušením, numerozitou a především vymezením aproximálního numerického systému. Dále je popsána elektroencefalografie neboli EEG, což je metoda, pomocí níž byly získány data pro tento výzkum. Praktická část je rozdělena na dvě části, kdy se nejprve testují probandi. Pracuje se standardizovaným testem, který dále umožňuje probandy rozdělit na matematicky nadané a nenadané. Stěžejní částí výzkumu je analýza získaných dat pomocí elektroencefalografu (EEG), jež umožňuje porovnání mezi výše zmíněnými cílovými skupinami. Záměrem této bakalářské práce je rozšíření informací o numerozitě. Do výzkumu bylo zahrnuto celkem 8 probandů, kteří se pohybovali ve věku 19-25 let. Výsledky tohoto výzkumu ukázaly, že oproti předešlým výzkumům, kdy se objevila výrazná aktivita v parietální části na levé straně, lze vidět výraznou aktivitu v parietálně-okcipitální a okcipitální oblasti, a to na obou dvou stranách (ne pouze na levé straně). Dále byla prokázána korelace u probandů, kteří dosáhli nadprůměrných výsledků v inteligenčním testu (Test Struktury Inteligence - IST) a došlo k rychlejšímu zpracování hrubého matematického odhadu. Probandi, kteří dosáhli podprůměrných výsledků v inteligenčním testu měli pomalejší zpracování hrubého matematického odhadu. Ukázalo se však, že i když probandi s nadprůměrnou matematickou inteligencí zpracovali výsledek dříve, jejich reakční doba byla delší.
|
|
|
Psychofyziologické koreláty emocí a paměti
Jindrová, Miroslava ; Telenský, Petr (vedoucí práce) ; Vlček, Kamil (oponent)
Hlavním cílem této práce bylo poskytnout souhrnný přehled psychofyziologických korelátů emocí a paměti pomocí neinvazivních psychofyziologických metod jako první krok k dlouhodobému cíli aplikace těchto metod v diagnostice afektivních a kognitivních poruch. Dílčím cílem bylo zavést jednoduše aplikovatelnou sadu testů použitelnou pro testování emočních a paměťových procesů. Byla získána EEG, GSR a eye-trackingová data 100 účastníků bez neurologických a psychiatrických poruch během sledování emočních obrázků a vykonávání paměťových testů. Výkony spekter byly počítány pro každých 500 ms stimulu pro theta, alfa, beta1, beta2 a beta3 pásmo ve 12 oblastech mozku. Nižší alfa a vyšší beta3 výkon byly pozorovány v souvislosti s vyšší intenzitou emoce. Negativní emoce byly rozlišeny časoprostorovými změnami beta1 výkonu, zatímco pozitivní emoce ukázaly vyšší beta3 výkon v pravé temporální oblasti. Korelátem kódování informace byl vyšší výkon alfa aktivity. Při úspěšném vybavení informací byl pozorován nižší theta a vyšší alfa výkon v centrálních oblastech a celkový nárůst výkonu beta frekvencí. Výsledkem této práce je přehledný souhrn časoprostorových spektrálních korelátů emočních a paměťových procesů. Klíčová slova: Elektroencefalografie, elektrodermální aktivita, psychofyziologie, paměť, emoce, pozornost
|
|
|
Numerozita u dětí s Aspergerovým syndromem
KLEMPÍŘOVÁ, Kateřina
Tato bakalářská práce je zaměřena na popis hrubého matematického odhadu u dětí s diagnózou Aspergerův syndrom pomocí kognitivních evokovaných potenciálů. V teoretické části je popsán Aspergerův syndrom, elektroencefalografie neboli EEG a kognitivní evokované potenciály, zkratkou nazývány ERP, které umožnily získat a popsat výsledná data. V neposlední řadě je popsána nesymbolická matematika, dále systémy podílející se na hrubém matematickém odhadu, jejich neuroanatomie, vývoj matematických schopností u dětí školního věku a numerozita u dětí s autismem. V empirické části je popsána metodologie výzkumu, jehož cílem je popsat schopnost hrubého matematického odhadu u dětí s Aspergerovým syndromem. Výzkumu se účastnilo 6 subjektů ve věku 10-14 let. Data neurálního typu, získána pomocí elektroencefalografu, byla zpracována pomocí programu Matlab pomocí toolboxu EEGlab. Do výsledné EEG i behaviorální analýzy bylo zahrnuto všech 6 subjektů. Výsledná analýza prokázala, stejně jako v předešlých výzkumech na toto téma, výraznou aktivitu v parietální oblasti. Bylo prokázáno, že u participantů, kteří v subtestu Počty v rámci Stanford Binetova inteligenčního testu dosahovali nadprůměrných výsledků, docházelo k rychlejšímu zpracování než u participantů s průměrnými výsledky v subtestu Počty. Z behaviorální analýzy je možné usuzovat na vztah mezi symbolickou a nesymbolickou matematikou. Výsledky ukazují, že u participantů nadprůměrně úspěšných v subtestu Počty dochází k rychlejšímu zpracování, tedy hrubý matematický odhad probíhá rychleji.
|
|
|
Neurální koreláty reprezentace číselných řad
JANÍČKOVÁ, Petra
Tato práce se zabývá problematikou mentální reprezentace čísla a číselných řad. Výzkumná část práce je zaměřena na ověření změny gama aktivity v parietálním lobu při úlohách spojených s výpočetními operacemi na číselných řadách v kanonické (levostranné) a nekanonické (pravostranné)podobě. Měřením EEG aktivity během prezentace a řešení daných úloh zachycujeme změny aktivity v parietální oblasti mozku.
|
|
|
Detekce bdělosti mozku ze skalpového EEG záznamu za pomoci vyšších statistických metod
Semeráková, Nikola ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Labounek, René (vedoucí práce)
Diplomová práce se věnuje detekci bdělosti mozku ze skalpového EEG záznamu pomocí vyšších statistických metod. Součástí práce je popis elektroencefalografie, od způsobu geneze signálu, snímání, elektroencefalografu, artefaktů EEG signálu, frekvenčních pásem EEG signálu až po jeho možné zpracování. Dále je zde rozebrán pojem mentální únavy a možnosti její detekce v EEG signálu. Následně jsou zde popsány principy vyšších statistických metod PCA a ICA a konkrétní možnosti dekompozice EEG signálu pomocí těchto metod, ze kterých byla vybrána metoda skupinové prostorovofrekvenční ICA jako vhodná metoda pro selekci dílčích oscilačních zdrojů v EEG signálu V další části je popsán způsob akvizice dat, návrh řešení za pomoci vybrané metody a popis implementovaného algoritmu, který byl aplikován na reálná 256-svodová skalpová EEG data nasnímaná při plnění blokového úkolu zaměřeného na testování pozornosti subjektů. Dekomponován byl absolutní a relativní výkon EEG signálu. Z dosažených výsledků pozorujeme, že fluktuace prostorovofrekvenčních vzorů relativního výkonu (zejména pro theta a alfa pásma) mnohem více signifikantně korespondují se změnou reakčního času a s chybovostí subjektů plnících úkol. Tato dosažená pozorování se jeví poměrně konzistentní s dříve publikovanou literaturou a aktuální studie ukazuje, že prostorovo-frekvenční ICA je schopna slepě izolovat prostorovo-frekvenční vzory, jejichž fluktuace jsou statisticky signifikantně korelované s parametry (reakční čas, míra chybovosti) plynoucími přímo z plnění daného úkolu.
|
|
| |
host ::
RSS.