|
|
Analýza experimentálních EKG záznamů
Maršánová, Lucie ; Janoušek, Oto (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou experimentálních elektrogramů získaných z izolovaných králičích srdcí. V teoretické části práce jsou popsány principy elektrokardiografie, projevy patologické srdeční činnosti v EKG záznamu, často používané metody automatické klasifikace EKG cyklů a také informace o experimentálním výzkumu. První část praktické práce se zabývá manuální klasifikací elektrogramů a jednotlivých patologických událostí v nich zaznamenaných. Výsledky klasifikace budou použity ve veřejně dostupné databázi experimentálních elektrogramů, která nyní vzniká na UBMI VUT v Brně. Klasifikace záznamů byla konzultována s odborníky. Dále je popsán výskyt patologií v průběhu fází experimentů a dle toho zhodnocen vliv opakované ischemie na jejich vznik. Nakonec je realizována automatická klasifikace čtyř typů patologických cyklů čtyřmi klasifikačními metodami (diskriminační analýza, naivní Bayesův klasifikátor, metoda podpůrných vektorů a metoda k-nejbližších sousedů). Pro reprezentaci cyklů při klasifikaci jsou použity morfologické parametry. Celkem je z každého cyklu odvozeno 71 morfologických parametrů. Z nich jsou za pomoci testů Kruskal-Wallis a Tukey-Kramer a také analýzy hlavních komponent určeny ty, které dokáží cykly reprezentovat nejlépe.
|
|
|
Identifikace typu obratlů z CT dat s využitím metod strojového učení
Matoušková, Barbora ; Kolář, Radim (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Identifikace typu obratlů pomocí strojového učení je důležitý úkol pro usnadnění práce lékařů. Tento úkol je znesnadněn mnoha faktory. Za prvé se CT snímky páteře obvykle provádí u pacientů s patologiemi jako jsou léze, nádory, kyfóza, lordóza, skolióza či u pacientů s různými implantáty, které způsobují ve snímcích artefakty. Dále jsou si sousední obratle velmi podobné, což také tento úkol komplikuje. Tato práce se zabývá klasifikací již vysegmentovaných obratlů do skupin krční, hrudní a bederní. Pro klasifikaci je využita metoda podpůrných vektorů (SVM) a konvoluční neuronové sítě (CNN) AlexNet a VGG16. Dosažené výsledky jsou v závěru porovnány.
|
|
|
Snížení náročnosti výpočtů v libSVM s použitím řetězcových funkcí
Kubernát, Tomáš ; Sehnalová, Pavla (oponent) ; Michlovský, Zbyněk (vedoucí práce)
Cílem práce bylo implementovat čtyři řetězcové funkce do knihovny libSVM . Za pomoci této knihovny a výše zmíněných řetězcových funkcí poté provést sérii testování s různými hodnotami parametrů ovlivňujících výpočet samotných řetězcových funkcí. Pomocí experimentů byla porovnána rychlost a úspěšnost klasifikace mojí implementace řetězcových funkcí v knihovně libSVM s implementací řetězcových funkcí v programu kernels . V práci jsou také popsány průběhy všech testování i s naměřenými hodnotami a grafy pro grafické znázornění výsledků.
|
|
|
Moderní řečové příznaky používané při diagnóze chorob
Bílý, Ondřej ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá diagnózou Parkinsonovy choroby na základě analýzy řečového signálu. Na začátku práce je popsána tvorba řečového signálu. Následuje popis analýzy řečového signálu, jeho předzpracování a následná extrakce příznaků. Dále je popsána Parkinsonova choroba a změna řečového signálu při tomto postižení. V následující části jsou popsány příznaky, které se používají pro diagnózu Parkinsonovy choroby (FCR, VSA, VOT atd.). Další část práce se zabývá metodami redukce a výběru příznaků pomocí učících se algoritmů (SVM, ANN, k-NN) a jejich následné ohodnocení. V poslední části diplomové práce je popsán vytvořený program pro počítání příznaků. Dále je popsán výběr příznaků a na konec jsou zhodnoceny všechny dosažené výsledky.
|
|
|
Podpora tvorby map pomocí metod zpracování obrazu
Jaroš, Ján ; Herman, David (oponent) ; Váňa, Jan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá metodami detekce vybraných objektů ve videu a importováním těchto objektů do centrální databáze OpenStreetMap na základě jejich geografické poloze. Zaměřena je z velké části na rozpoznávání dopravních značek. První část stručně popisuje některé nejpoužívanější metody a samotný projekt OpenStreetMap. V nasledujících kapitolách je uveden podrobnější přehled použitých metod navrhnutého systému, jeho implementace a testování. Závěr obsahuje zhodnocení celé práce a jsou zde uvedené možné rozšíření.
|
|
|
Porovnání klasifikačních metod
Dočekal, Martin ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porovnáním klasifikátorů. Nejprve jsou popsány klasifikační techniky založené na strojovém učení, poté je navržen a implementován systém pro porovnání klasifikátorů. Dále jsou popsány klasifikační úlohy a datové sady, na kterých je systém otestován. Vyhodnocení je prováděno pomocí standardních metrik. V rámci práce je též navržen a implementován klasifikátor založený na principu evolučních algoritmů.
|
|
|
Vytvoření předpovědi průměrných měsíčních průtoků pro řízení zásobní funkce fiktivní vodní nádrže
Hrabinová, Barbora ; Sobek, Martin (oponent) ; Menšík, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na předpovědi průměrných měsíčních přítoků za účelem ověření kvality řízení zásobní funkce při uvažování různé polohy fiktivních nádrží v povodí. Jedna nádrž se nachází v horní části povodí a druhá je situována ve střední části povodí. Předpovědi byly provedeny pomocí metody Support vector machine v programu RStudio a s využitím programovacího jazyku R. Předpovězené hodnoty průtoků byly následně vyhodnoceny koeficientem korelace, koeficientem determinace, Root mean square error a dále byly vytvořeny simulace provozu zásobních funkcí fiktivních nádrží, které byly vyhodnoceny pomocí Total sum of squares modifikované pro vodohospodářské problémy. Na konec bylo provedeno porovnání obou nádrží pro posouzení vhodnosti metody.
|
|
|
Detekce fibrilace síní v krátkodobých EKG záznamech
Ambrožová, Monika ; Janoušek, Oto (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Fibrilace síní je diagnostikována u 1-2 % populace, v příštích dekádách se očekává výrazný nárůst počtu pacientů s touto arytmií v souvislosti se stárnutím populace a vyšším výskytem některých onemocnění, která jsou považována za její rizikové faktory. Cílem této práce je popsat problematiku fibrilace síní a metody, které umožňují její detekci v EKG záznamu. V úvodní části se nachází literární rešerše zabývající se fyziologií srdce a fibrilací síní. V další části jsou uvedené některé metody sloužící k detekci FS. V praktické části je zhodnocena funkčnost dodaného softwaru pro detekci FS firmou BTL. Dále je zde navržen detektor fibrilace síní. K detekci bylo vybráno několik parametrů, poukazující na variabilitu RR intervalů. Jedná se o parametry směrodatné odchylky, koeficient šikmosti a špičatosti, variační koeficient, střední kvadratickou odchylku, normalizovanou absolutní odchylku, normalizovanou absolutní diferenci, mediánovou absolutní odchylku a entropii. Bylo využito třech různých klasifikačních modelů: metoda podpůrných vektorů (SVM), K-nearest neghbor (KNN) a diskriminační analýza (DA). Nejlepších výsledků dosahuje klasifikační model SVM. Výsledky ukazatelů úspěšnosti (sensitivita: 67,1 %; specificita: 97,0 %; F-measure: 66,8 %; accuracy: 92,9 %).
|
|
|
Využití metod dolování dat pro analýzu sociálních sítí
Novosad, Andrej ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou dolování dat v prostředí sociálních sítí. Podává přehled o dolování z dat a možných metodách dolování. Práce také zkoumá sociální média a sítě, co mohou poskytnout a jaké problémy se sebou přinášejí. Jsou prozkoumané API třech sociálních sítí a jejich možnosti z hlediska získání dat vhodných pro dolování. Zkoumají se techniky dolování znalostí z textových dat. Je popsán způsob implementace webové aplikace, která doluje data ze sociální sítě Twitter pomoci algoritmu SVM. Implementovaná aplikace klasifikuje zprávy na základě jejich textu do tříd reprezentujících kontinenty původu. Je provedeno několik experimentů v softwaru RapidMiner a v implementované webové aplikaci a jejich výsledky jsou prozkoumány.
|
|
|
Biologicky inspirované metody rozpoznávání objektů
Vaľko, Tomáš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Rozpoznávání objektů je jedna z mnoha úloh, ve kterých počítač stále zaostává za člověkem. Proto vývoj v této oblasti využívá poznatky z přírody a především z funkce lidského mozku. Tato práce se věnuje rozpoznávání objektů pomocí extrakce významných informací z obrazu, příznaků. Příznaky se získávají podobným způsobem, jako lidský mozek zpracovává vizuální vjemy. Následně se tyto příznaky používají pro natrénování klasifikátoru (například SVM, k-NN, ANN), pomocí kterého dochází k rozpoznávání objektů. Tato práce zkoumá fázi získávání příznaků z obrazu. Jejím cílem je zdokonalit extrakci příznaků a tím zvýšit úspěšnost rozpoznávání objektů počítačem.
|
host ::
RSS.