|
|
Processing of MREG MRI data
Lampert, Frederik ; Mikl, Michal (referee) ; Gajdoš, Martin (advisor)
MR-encephalography (MREG) is an innovative method of ultrafast magnetic resonance imaging. Most of the publications about this method are concerning about acquisition and reconstruction of raw data. Studies dedicated to standardization of preprocessing MREG data have not been published yet, which led to motivation of creating this bachelor thesis. The main goal of this thesis is to set an optimal way of preprocessing MREG data, which could be advised for future studies utilizing this method. The main goal of this work was divided into several subgoals, consisting of making a literary review, implementation of general method for data preprocessing and suggesting an alternative ways of data preprocessing and their implementation into MATLAB programming language. Suggested ways of data preprocessing were evaluated by created criteria, described in this work. Results of the evaluation were discussed and interpreted by graphs. Based on the results of the evaluation, an optimal way for preprocessing data was set. It consists of movement and geometric distortion correction accomplished by SPM Realign & UNWARP function, spatial normalisation to EPI MNI template and spatial smoothing by Gaussian kernel.
|
|
|
Software for patients and brain regions selection suitable for analysis of connectivity in fMRI
Slavíček, Tomáš ; Lamoš, Martin (referee) ; Jan, Jiří (advisor)
The aim of this thesis is to create an exploratory tool for functional magnetic resonance imaging data, which allows quickly and easily making a selection of persons and areas suitable for group analysis of connectivity. In the first chapters of this work is mentioned history of brain research and comparison of methods used in functional imaging. Next they are discussed the theoretical basis of fMRI methods, such as the formation of BOLD signal, acquisition parameters of MRI images and methods for designing experiments. The following chapter describes in detail the analysis of recorded data from the pre-processing to the interpretation of results. The last chapter of the first part describes problems of group analysis in SPM8 software. The second half of this work is dedicated to the description of developed program from data input to saving the results, including detailed descriptions of key features. In conclusion, there is a chapter characterizing the application of developed program on real data from clinical studies, including the results and evaluation of the usability of program. The program will mainly be used in neuroscience research.
|
|
|
Simultaneous EEG/fMRI analysis using EEG data processing
Ištok, Martin ; Vítek, Martin (referee) ; Lamoš, Martin (advisor)
The main objective of this diploma thesis is to describe simultaneous electroencephalography-correlated functional magnetic resonance imaging analysis using EEG data processing. It includes basic characteristics of EEG and fMRI recording and analysis and their combination as simultaneous EEG/fMRI analysis and deals with obstructions during its processing. The thesis includes a design of an experiment used for recording and analysis of simultaneous EEG/fMRI data using EEG source reconstruction for regressor construction. Thesis incorporates a software solution used for extraction of signal describing a source activity interpolated by EEG source reconstruction. The signal is then processed and used to construct a basic regressor. The thesis also deals with the software solution being used for a study focused on intracranial epileptic discharges localization using a simultaneous EEG/fMRI analysis in which it reveals source activity during ongoing epileptic spike and summarizes the results.
|
|
|
Visualization and export outputs from functional magnetic resonance imaging
Přibyl, Jakub ; Gajdoš, Martin (referee) ; Slavíček, Tomáš (advisor)
Thesis discusses the principles and methodology for measuring functional magnetic resonance imaging (fMRI), basically the origin and use of BOLD signal types used experiments. Further attention is paid fMRI data processing and statistical analysis. Subsequent chapters are devoted to a brief description of the most common software tools used to analyze data from fMRI. The main section was to create a program in MATLAB with a detailed graphic user interface for easy visualization and export output from analyzes of fMRI data. The second half is devoted to describing the program developer and graphic user interface, including key functionality. The final section describes the application program with real data from clinical studies of dynamic connectivity and use in an international project APGem.
|
|
|
Impact of Inaccuracy in fMRI Experimental Stimulation
Mikl, Michal ; Kremláček,, Jan (referee) ; Michálek, Jiří (referee) ; Drastich, Aleš (advisor)
Aim of this work is to study the impact of inaccuracy in execution of required task (inaccuracy in subject’s behavioral response to experimental stimulation) by person who undergoes fMRI examination. The work is solved in several stages. First, theoretical analysis of inaccuracy in fMRI experiment was performed, and simulations with synthetic data were created. Several variables in general linear model and t-statistics were followed. We found that estimated effect size depends linearly on covariance between the corresponding columns of X and D matrices or their linear combination. The component of residual variance caused by inaccuracy is negligible at real-life noise levels. In such case, moreover, the dependence of t-statistics on inaccuracy becomes linear. Next, our theoretical results (dependencies/characteristics of variables) were verified using real data. All results were confirmed. Last, I focused on possible practical use of the uncovered characteristics and dependencies. Optimization of experimental design with respect to inaccuracy, correction of inaccurate results and reliability of inaccurate results are introduced and discussed. Especially, the calculation of maps of maximal tolerable inaccuracy can be useful to find robust or weak (tending to be not detected or to be significantly different from accurate value) activation in real fMRI experiments.
|
|
|
Terrain Rendering on Top of Vulkan API
Méry, Jozef ; Starka, Tomáš (referee) ; Káčerik, Martin (advisor)
This thesis describes a framework, which has the ability to create and draw a procedural terrain using Vulkan API. It includes a simple introduction to the theory of procedural generation and description of systems for example entity or event system. The goal of this thesis isn't investigating various procedural terrain generation techniques. The purpose of the terrain is a visual demonstration of functionality of the framework.
|
|
|
Correlates finding of heart rate changes in fMRI data
Jurečková, Kateřina ; Gajdoš, Martin (referee) ; Bartoň, Marek (advisor)
This master’s thesis deals with problematic of correlates finding of heart rate changes in fMRI data. The first part describes principle of fMRI, creation of BOLD signal, data acquisition, their pre-processing and analysis. The next part describes heart rate variability and its impact on fMRI data. The following section is dedicated to pre-processing of heart rate time series to the form, which can be used in correlates finding of heart rate variability and fMRI data with generalized linear model. The process of statistical testing and its result with discussion can be found in the last part of this thesis.
|
|
|
Modeling of scoring probability in sport
Hilscher, Ondřej ; Bednář, Josef (referee) ; Hrabec, Pavel (advisor)
This thesis aims for modelling of scoring probability in football. It describes necessary mathematical methods used in logistic regression model building and in basic statistical hypothesis tests. Afterwards the mathematical methods are used on available data from professional football matches. Resulting model uses shooting method, pitch location and simplified match situation as predictors.
|
|
|
Simultanneous EEG-FMRI Data Fusion with Generalized Spectral Patterns
Labounek, René ; Havlíček, Martin (referee) ; Hlinka, Jaroslav (referee) ; Jan, Jiří (advisor)
Mnoho rozdílných strategií fúze bylo vyvinuto během posledních 15 let výzkumu simultánního EEG-fMRI. Aktuální dizertační práce shrnuje aktuální současný stav v oblasti výzkumu fúze simultánních EEG-fMRI dat a pokládá si za cíl vylepšit vizualizaci úkolem evokovaných mozkových sítí slepou analýzou přímo z nasnímaných dat. Dva rozdílné modely, které by to měly vylepšit, byly navrhnuty v předložené práci (tj. zobecněný spektrální heuristický model a zobecněný prostorovo-frekvenční heuristický model). Zobecněný frekvenční heuristický model využívá fluktuace relativního EEG výkonu v určitých frekvenčních pásmech zprůměrovaných přes elektrody zájmu a srovnává je se zpožděnými fluktuacemi BOLD signálů pomocí obecného lineárního modelu. Získané výsledky ukazují, že model zobrazuje několik na frekvenci závislých rozdílných úkolem evokovaných EEG-fMRI sítí. Model překonává přístup fluktuací absolutního EEG výkonu i klasický (povodní) heuristický přístup. Absolutní výkon vizualizoval s úkolem nesouvisející širokospektrální EEG-fMRI komponentu a klasický heuristický přístup nebyl senzitivní k vizualizaci s úkolem spřažené vizuální sítě, která byla pozorována pro relativní pásmo pro data vizuálního oddball experimentu. Pro EEG-fMRI data s úkolem sémantického rozhodování, frekvenční závislost nebyla ve finálních výsledcích tak evidentní, neboť všechna pásma zobrazily vizuální síť a nezobrazily aktivace v řečových centrech. Tyto výsledky byly pravděpodobně poškozeny artefaktem mrkání v EEG datech. Koeficienty vzájemné informace mezi rozdílnými EEG-fMRI statistickými parametrickými mapami ukázaly, že podobnosti napříč různými frekvenčními pásmy jsou obdobné napříč různými úkoly (tj. vizuální oddball a sémantické rozhodování). Navíc, koeficienty prokázaly, že průměrování napříč různými elektrodami zájmu nepřináší žádnou novou informaci do společné analýzy, tj. signál na jednom svodu je velmi rozmazaný signál z celého skalpu. Z těchto důvodů začalo být třeba lépe zakomponovat informace ze svodů do EEG-fMRI analýzy, a proto jsme navrhli více obecný prostorovo-frekvenční heuristický model a také jak ho odhadnout za pomoci prostorovo-frekvenční skupinové analýzy nezávislých komponent relativního výkonu EEG spektra. Získané výsledky ukazují, že prostorovo-frekvenční heuristický model vizualizuje statisticky nejvíce signifikantní s úkolem spřažené mozkové sítě (srovnáno s výsledky prostorovo-frekvenčních vzorů absolutního výkonu a s výsledky zobecněného frekvenčního heuristického modelu). Prostorovo-frekvenční heuristický model byl jediný, který zaznamenal s úkolem spřažené aktivace v řečových centrech na datech sémantického rozhodování. Mimo fúzi prostorovo-frekvenčních vzorů s fMRI daty, jsme testovali stabilitu odhadů prostorovo-frekvenčních vzorů napříč různými paradigmaty (tj. vizuální oddball, semantické rozhodování a resting-state) za pomoci k-means shlukovacího algoritmu. Dostali jsme 14 stabilních vzorů pro absolutní EEG výkon a 12 stabilních vzorů pro relativní EEG výkon. Ačkoliv 10 z těchto vzorů vypadají podobně napříč výkonovými typy, prostorovo-frekvenční vzory relativního výkonu (tj. vzory prostorovo-frekvenčního heuristického modelu) mají vyšší evidenci k úkolům.
|
|
|
Distributed Sequential Zero-Inflated Poisson Regression
Žemlička, R. ; Dedecius, Kamil
The zero-inflated Poisson regression model is a generalized linear model (GLM) for non-negative count variables with an excessive number of zeros. This letter proposes its low-cost distributed sequential inference from streaming data in networks with information diffusion. The model is viewed as a probabilistic mixture of a Poisson and a zero-located Dirac component, whose probabilities are estimated using a quasi-Bayesian procedure. The regression coefficients are inferred by means of a weighted Bayesian update. The network nodes share their posterior distributions using the diffusion protocol.\n
|
guest ::
