|
|
Reduction of movement artifacts in BOLD fMRI data using rejection of motion-corrupted scans
Svatoň, Jan ; Gajdoš, Martin (oponent) ; Mikl, Michal (vedoucí práce)
This bachelor thesis first deals with the elementary principles of function magnetic resonance and the sources of noise and artifacts in the data. Furthermore, the thesis elaborates on the motion artifact phenomena and suggests two suitable methods for locating and eliminating motion-affected scans in the BOLD fMRI data. The methods are then implemented in the MATLAB environment and tested on suitable datasets provided by the Multimodal and Functional Imaging Laboratory of CEITEC MU. Finally, the results are presented and evaluated along with a recommendation for a suitable way of eliminating movement artifacts in the data.
|
|
|
Vliv parcelačního atlasu na kvalitu klasifikace pacientů s neurodegenerativním onemocněním
Montilla, Michaela ; Lamoš, Martin (oponent) ; Gajdoš, Martin (vedoucí práce)
Cílem práce je definice vztahu závislosti klasifikace pacientů postižených neurodegenerativním onemocněním na volbě parcelačního atlasu. Součástí práce je aplikace analýzy funkční konektivity a výpočtu grafových metrik dle metody publikované Olafem Spornsem a Mikailem Rubinovem [1] na fMRI datech naměřených na CEITEC MU. Aplikaci předchází teoretická rešerše parcelačních atlasů pro segmentování mozku ze snímků fMRI a rešerše matematických metod klasifikace, jako i klasifikátorů neurodegenerativních onemocnění. První kapitoly práce přináší teoretický základ poznatkůl z oblasti magnetické a funkční magnetické rezonance. Definovány jsou fyzikální principy metody, podmínky a průběh akvizice obrazových dat. Třetí kapitola shrnuje grafové metriky použité dále v diplomové práci pro analýzu a klasifikování grafů. Práce přináší stručný přehled parcelačních metod, se zaměřením na parcelaci pomoci atlasů. Po teoretické rešerši metod zkoumání funkční konektivity a matematických metod klasifikací, byly poznatky použity pro realizaci parcelací, výpočet grafových metrik a následnou klasifikaci fMRI snímků 96 subjektů vždy do jedné ze dvou tříd s využitím binárních klasifikátocí metodou podpůrných vektorů a lineární diskriminační analýzy. Data klasifikována v této práci byla naměřena na pacientech s Parkinsonovou chorobou (PD), s Alzheimerovou chorobou (AD), s Mírní kognitivní poruchou (MCI), s kombinací nemocí PD a MCI a na subjektech patřících do kontrolní skupiny zdravých jedinců. Pro předzpracování a pro analýzu je v práci využito prostředí MATLAB a toolboxy SPM12 a Brain Connectivity Toolbox.
|
|
|
Hledání korelátů změn tepové frekvence v fMRI datech
Jurečková, Kateřina ; Gajdoš, Martin (oponent) ; Bartoň, Marek (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o problematice hledání korelátů změn tepové frekvence v datech funkční magnetické rezonance. Nejprve je popsán princip funkční magnetické rezonance, vznik BOLD signálu, akvizice dat, jejich předzpracování a analýza. Dále je popsána variabilita tepové frekvence a její vliv na data funkční magnetické rezonance. V praktické části se práce věnuje předzpracování časových průběhů tepové frekvence do podoby využitelné k hledání korelátů mezi variabilitou tepové frekvence a daty získaných z funkční magnetické rezonance pomocí obecného lineárního modelu. Popis postupu při statistické analýze a vyhodnocení získaných výsledků (hledaných korelátů) je provedeno v závěru práce.
|
|
|
Reduction of movement artifacts in BOLD fMRI data using rejection of motion-corrupted scans
Svatoň, Jan ; Gajdoš, Martin (oponent) ; Mikl, Michal (vedoucí práce)
This bachelor thesis first deals with the elementary principles of function magnetic resonance and the sources of noise and artifacts in the data. Furthermore, the thesis elaborates on the motion artifact phenomena and suggests two suitable methods for locating and eliminating motion-affected scans in the BOLD fMRI data. The methods are then implemented in the MATLAB environment and tested on suitable datasets provided by the Multimodal and Functional Imaging Laboratory of CEITEC MU. Finally, the results are presented and evaluated along with a recommendation for a suitable way of eliminating movement artifacts in the data.
|
|
|
Vliv parcelačního atlasu na kvalitu klasifikace pacientů s neurodegenerativním onemocněním
Montilla, Michaela ; Lamoš, Martin (oponent) ; Gajdoš, Martin (vedoucí práce)
Cílem práce je definice vztahu závislosti klasifikace pacientů postižených neurodegenerativním onemocněním na volbě parcelačního atlasu. Součástí práce je aplikace analýzy funkční konektivity a výpočtu grafových metrik dle metody publikované Olafem Spornsem a Mikailem Rubinovem [1] na fMRI datech naměřených na CEITEC MU. Aplikaci předchází teoretická rešerše parcelačních atlasů pro segmentování mozku ze snímků fMRI a rešerše matematických metod klasifikace, jako i klasifikátorů neurodegenerativních onemocnění. První kapitoly práce přináší teoretický základ poznatkůl z oblasti magnetické a funkční magnetické rezonance. Definovány jsou fyzikální principy metody, podmínky a průběh akvizice obrazových dat. Třetí kapitola shrnuje grafové metriky použité dále v diplomové práci pro analýzu a klasifikování grafů. Práce přináší stručný přehled parcelačních metod, se zaměřením na parcelaci pomoci atlasů. Po teoretické rešerši metod zkoumání funkční konektivity a matematických metod klasifikací, byly poznatky použity pro realizaci parcelací, výpočet grafových metrik a následnou klasifikaci fMRI snímků 96 subjektů vždy do jedné ze dvou tříd s využitím binárních klasifikátocí metodou podpůrných vektorů a lineární diskriminační analýzy. Data klasifikována v této práci byla naměřena na pacientech s Parkinsonovou chorobou (PD), s Alzheimerovou chorobou (AD), s Mírní kognitivní poruchou (MCI), s kombinací nemocí PD a MCI a na subjektech patřících do kontrolní skupiny zdravých jedinců. Pro předzpracování a pro analýzu je v práci využito prostředí MATLAB a toolboxy SPM12 a Brain Connectivity Toolbox.
|
|
|
Hledání korelátů změn tepové frekvence v fMRI datech
Jurečková, Kateřina ; Gajdoš, Martin (oponent) ; Bartoň, Marek (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o problematice hledání korelátů změn tepové frekvence v datech funkční magnetické rezonance. Nejprve je popsán princip funkční magnetické rezonance, vznik BOLD signálu, akvizice dat, jejich předzpracování a analýza. Dále je popsána variabilita tepové frekvence a její vliv na data funkční magnetické rezonance. V praktické části se práce věnuje předzpracování časových průběhů tepové frekvence do podoby využitelné k hledání korelátů mezi variabilitou tepové frekvence a daty získaných z funkční magnetické rezonance pomocí obecného lineárního modelu. Popis postupu při statistické analýze a vyhodnocení získaných výsledků (hledaných korelátů) je provedeno v závěru práce.
|
host ::
RSS.