|
|
Heart rate variability analysis
Potočňák, Tomáš ; Kolářová, Jana (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
The topic of this bachelor’s thesis is online analysis the heart rate variability (HRV) using the programming environment LabVIEW 2010. The main part of proposed software is processing the input signal obtained by R-peak sensor developed by Vernier Company, and its time, frequency and nonlinear analysis. Used components and instruction for creating software are represented in user manual. Results of the tested program are shown in the figures.
|
|
|
Detekce biologických struktur ve snímcích z TEM mikroskopu
Cikánek, Martin ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Potočňák, Tomáš (vedoucí práce)
Cílem první části této diplomové práce je vysvětlit teoretické základy transmisní elektronové mikroskopie and zmínit fundamentální části transmisních elektronových mikroskopů. Další část této práce je zaměřena na možné metody segmentace obrazu, využití neuronových sítí při detekci objektů v obraze a na následné shlukování výsledků. Teoretická část práce je zakončena vysvětlením některých již publikovaných metod automatické detekce biologických struktur v obrazech z mikroskopu a teoretickým návrhem algoritmu, který bude následně vypracován. Na začátku praktické části je vysvětlen postup trénování neuronových sítí za účelem automatické detekce biologických struktur v obraze. Poté následuje zhodnocení výsledků dosažených těmito sítěmi. Následně jsou na tyto výsledky aplikovány metody shlukové analýzy, jejichž výsledky jsou porovnávány mezi sebou a taktéž s výsledky dosaženými již publikovanými metodami.
|
|
|
Heart beat classification
Potočňák, Tomáš ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
The aim of this work was to develop the method for classification of ECG beats into two classes, namely ischemic and non-ischemic beats. Heart beats (P-QRS-T cycles) selected from animals orthogonal ECGs were preprocessed and used as the input signals. Spectral features vectors (values of cross spectral coherency), principal component and HRV parameters were derived from the beats. The beats were classified using feedforward multilayer neural network designed in Matlab. Classification performance reached the value approx. from 87,2 to 100%. Presented results can be suitable in future studies aimed at automatic classification of ECG.
|
|
|
Automatická klasifikace spánkových fází z polysomnografických dat
Vávrová, Eva ; Potočňák, Tomáš (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá analýzou polysomnografických záznamů, která je založená na výpočtu vybraných parametrů v časové, frekvenční a časově-frekvenční oblasti. Parametry jsou počítány z 30s úseků EEG, EMG a EOG signálů snímaných v průběhu různých spánkových fází. Pomocí statistické analýzy jsou vybrány parametry, které jsou vhodné pro následnou automatickou klasifikaci spánkových fází, která je zrealizována pomocí umělé neuronové sítě, k-NN klasifikátoru a lineární diskriminační analýzy. V rámci této práce byl vytvořen program s grafickým uživatelským rozhraním v prostředí MATLAB.
|
|
|
Automatická klasifikace spánkových fází z polysomnografických dat
Kříženecká, Tereza ; Potočňák, Tomáš (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá automatickou klasifikací polysomnografických záznamů, která je založená na analýze parametrů v časové a frekvenční oblasti. Parametry jsou počítány z 30s úseků EEG, EMG a EOG signálů snímaných v průběhu různých spánkových fází. Pomocí statistické analýzy jsou vybrány parametry, které jsou vhodné pro následnou automatickou klasifikaci spánkových fází. Klasifikace je poté provedena pomocí metody SVM a zhodnocení úspěšnosti klasifikace je provedeno pomocí senzitivity, specificity a procentuální úspěšnosti. Práce byla provedena v programovém prostředí MATLAB.
|
|
|
Klasifikace spánkových stádií
Nováková, Kateřina ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Potočňák, Tomáš (vedoucí práce)
Předložená práce se zabývá základním popisem polysomnografického měření, morfologií spánku a jeho stádii. Dále jsou zde uvedeny vybrané metody zpracování elektroencefalografických signálů. Techniky zpracování jsou zejména zaměřeny na klasifikaci spánkových stádií. Praktická část práce se zabývá realizací tří metod klasifikace s využitím umělých neuronových sítí a ověřením funkčnosti těchto metod. Všechny algoritmy jsou zpracovány v prostředí programu Matlab. Příznakové vektory jsou získány pomocí výpočtu energií, Welchovy spektrální analýzy a Hilbert-Huangovy transformace. Pro klasifikaci jsou zde využity tři typy umělých neuronových sítí - rekurentní neuronová síť, dopředná síť a síť pro klasifikaci vzorů. Na základě příznakových vektorů je spánek klasifikován do stádií bdělost (W), spánek bez výskytu rychlých očních pohybů (NREM) a spánek s výskytem rychlých očních pohybů (REM).
|
|
|
Definition of Parameters for Image Deconvolution from Electron Microscope
Typovský, Viktor ; Walek, Petr (oponent) ; Potočňák, Tomáš (vedoucí práce)
This master thesis deals with the point spread function (PSF) modelling of a Scanning Transmission Electron Microscope (STEM). First, the theoretical research is performed, describing all the important aspects, that are necessary for following modelling. Thus, the basic description of the construction of this device is performed. Than its key components are determined, which have a major influence on the shape of the resultant PSF. Subsequently, the main imaging aberrations that affect the resulting PSF are described. These are described in terms of wave optics. In this base, the relatively accurate PSF model of the STEM microscope is designed and realized. Then, the GUI is created which allows full use of the created model. Finally, the obtained model is tested on model and real data using the Lucy-Richardson method.
|
|
|
Hluková mapa
Němcová, Michaela ; Potočňák, Tomáš (oponent) ; Rozman, Jiří (vedoucí práce)
Cílem práce je seznámení se s problematikou měření hluku. První část se zaměřuje na popis fyzikálních vlastností zvuku v oblasti prostorové, atmosférické a fyziologické akustiky. Dále pojednává o fyziologických účincích hluku na lidský organismus a technice potřebné k měření a zpracování hluku. V navazující části je popsána struktura geografického informačního systému (GIS). V závěru jsou shrnuty výsledky jednotlivých měření, zobrazeny hlukové mapy a jejich podrobná analýza.
|
|
|
Bezkontaktní měření tepové frekvence z obličeje
Chmelíková, Lucie ; Potočňák, Tomáš (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá studií bezkontaktní a neinvazivní metody pro odhad tepové frekvence z barevných změn obličeje. Bezkontaktní měření je založeno na snímání osob videokamerou a ze získaných obrazových sekvencí jsou vhodným přístupem získány hodnoty tepové frekvence. Teoretická část práce je věnována popisu tepové frekvence a metod vedoucích k měření tepové frekvence z barevných změn v obličeji. Také obsahuje hodnocení sledovacích algoritmů. Praktická část se zabývá popisem programu k bezkontaktnímu měření tepové frekvence a jeho programové řešení. Zároveň práce obsahuje statistické vyhodnocení funkčnosti tohoto řešení.
|
|
|
Filtrace signálů EEG
Pohludka, Aleš ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Potočňák, Tomáš (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na základy elektroencefalografie, způsob měření elektroencefalografických signálů, jejich zpracování a především filtrace. Je popsáno základní mezinárodní zapojení pro standardizované měření EEG signálů ze skalpu hlavy. Závěr teoretické části je věnován nejčastějším druhům filtrů pro odstranění nejčastějšího druhu rušení. Praktická část se zabývá otestováním dvou navržených metod založené na adaptivní filtraci referenčních EOG signálů pomocí algoritmu LMS. Dále jsou v práci uvedeny dva testy filtrací a jejich praktické ověření na získaných datech dobrovolníků. Závěrem je provedeno zhodnocení úspěšnosti metod.
|
host ::
RSS.