|
|
Optimalizace zpracování MREG MRI dat
Lampert, Frederik ; Mikl, Michal (oponent) ; Gajdoš, Martin (vedoucí práce)
MR-encefalografia (MREG) je inovatívna metóda ultrarýchleho magnetického rezonančného zobrazovania. Väčšina publikácií na túto tému sa venuje predovšetkým akvizícií a rekonštrukcií surových dát. Štúdie, ktoré by sa venovali zavedeniu štandardného postupu predspracovania MREG dát ešte neboli publikované, čo bolo motiváciou pre vypracovanie tejto bakalárskej práce. Cieľom tejto práce bolo stanoviť optimálny postup predspracovania MREG dát, ktorý by mohol byť odporučený aj pre budúce štúdie, využívajúce práve túto metódu zobrazovania. Stanovený cieľ bol rozdelený na viaceré podúlohy, ktorých vypracovaním sa dostávame k celkovému riešeniu. Jednotlivé podúlohy pozostávali z vypracovania literárnej rešerše, implementácie obvyklého postupu predspracovania a navrhnutia a implementácie alternatívnych postupov predspracovania do programového prostredia MATLAB. Navrhnuté postupy boli následne vyhodnotené podľa vytvorených kritérií, popísaných v práci. Výsledky hodnotenia boli okomentované a graficky znázornené. Na základe získaných výsledkov bol stanovený optimálny postup, ktorý pozostáva z korekcie pohybu a geometrického skreslenia pomocou funkcie Realign & UNWARP, priestorovej normalizácie k EPI snímku MNI šablóny a priestorového vyhľadenia pomocou konvolúcie s Gausovským jadrom.
|
|
|
Software pro výběr pacientů a oblastí mozku vhodných k analýze konektivity z fMRI dat
Slavíček, Tomáš ; Lamoš, Martin (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvořit explorativní nástroj pro data funkční magnetické rezonance, jenž umožní snadno a rychle provést výběr osob a oblastí vhodných ke skupinové analýze konektivity. V prvních kapitolách práce je zmíněna historie zkoumání mozku a srovnání používaných metod funkčního zobrazování. Dále jsou rozebrány teoretické podklady metody fMRI, jako jsou vznik BOLD signálu, parametry akvizice MRI snímků a metody návrhu experimentů. Následující kapitola podrobně popisuje analýzu naměřených dat od předzpracování až po interpretaci výsledků. Poslední kapitola první části nastiňuje problematiku analýzy skupinových dat v programu SPM8. Druhá polovina práce je věnována popisu vytvořeného programu od vstupu dat až po uložení výsledků, včetně detailního popisu klíčových funkcí programu. V závěru je popis aplikace vytvořeného programu na reálných datech klinické studie včetně dosažených výsledků a zhodnocení využitelnosti programu. Program najde uplatnění zejména v oblasti neurovědního výzkumu.
|
|
|
Analýza simultánně měřených EEG/fMRI dat s využitím zpracování EEG signálu
Ištok, Martin ; Vítek, Martin (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Hlavním cílem této diplomové práce je popis analýzy simultánně měřených dat elektroencefalografie a funkční magnetické rezonance pomocí zpracování EEG dat. Zahrnuje základní popis měření a analýzy EEG a fMRI a jejich kombinace a zabývá se problémy při jejich zpracování. Práce obsahuje návrh experimentu, který je určen pro měření a analýzu simultánně měřených dat EEG/fMRI využívajících prostorovou rekonstrukci EEG při tvorbě regresoru. Součástí diplomové práce je také program pro extrakci užitečného signálu aktivní oblasti při prostorové rekonstrukci EEG a jeho následná úprava do podoby regresoru. Práce se také zabývá aplikací programu při lokalizaci epileptických ložisek v interiktálním simultánním měření fMRI/EEG měření fMRI/EEG, při níž využívá aktivních oblasti při průběhu epileptického hrotu a shrnuje dosažené výsledky.
|
|
|
Vizualizace a export výstupů funkční magnetické rezonance
Přibyl, Jakub ; Gajdoš, Martin (oponent) ; Slavíček, Tomáš (vedoucí práce)
Práce pojednává o principech a metodice měření funkční magnetické rezonance (fMRI), podstatě vzniku a využití BOLD signálu a typech využívaných experimentů. Dále je věnována pozornost procesu zpracování fMRI dat a statistické analýze. Následující kapitoly se věnují stručnému popisu nejpoužívanější softwarových nástrojů sloužících k analýze dat z fMRI. Stěžejní částí práce bylo vytvořit program v prostředí MATLAB s přehledným grafickým uživatelským rozhraním pro snadnou vizualizaci a export výstupů z analýz fMRI dat. Druhá polovina práce je věnována popisu vytvořeného programu a grafického uživatelského rozhraní včetně klíčových funkcí. V závěrečné části je popsána aplikace programu na reálných datech klinické studie dynamické konektivity a využití v mezinárodním projektu APGem.
|
|
|
Zkoumání vlivu nepřesností v experimentální stimulaci u fMRI
Mikl, Michal ; Kremláček,, Jan (oponent) ; Michálek, Jiří (oponent) ; Drastich, Aleš (vedoucí práce)
Práce se zabývá zkoumáním vlivu nepřesností v provedení požadovaného úkolu (nepřesnost reakce na experimentální stimulaci) osobou, která podstupuje fMRI vyšetření. Práce je řešena v několika úrovních. Nejprve byl proveden teoretický rozbor problematiky nepřesností v provedení experimentu a byly realizovány simulace s využitím syntetických dat. Sledovány byly hodnoty proměnných v obecném lineárním modelu a vypočtená hodnota t-statistiky. Bylo zjištěno, že velikost odhadnutého efektu závisí lineárně na kovarianci resp. lineární kombinaci kovariancí, odpovídajících sloupců matic X a D. Dále bylo zjištěno, že při úrovních šumu obvyklých v reálných datech je složka reziduálního rozptylu způsobená nepřesnostmi prakticky zanedbatelná. Závislost t-statistiky na nepřesnosti je pak také lineární. Následně byly zjištěné charakteristiky ověřeny pomocí reálných dat. V zásadě byly potvrzeny všechny skutečnosti zjištěné v předchozí úrovni řešení práce. V poslední úrovni řešení jsem se zaměřil na potenciální uplatnění zjištěných charakteristik. Jsou diskutovány možnosti využití pro optimalizaci experimentu, možnosti korekce nepřesných dat a možnosti ohodnocení věrohodnosti nepřesných výsledků. Mezi možné praktické uplatnění patří zejména tvorba map maximální přípustné nepřesnosti, které vyznačují robustnější nebo naopak k chybě náchylné a nevěrohodné aktivace z reálných experimentů.
|
|
|
Zobrazení terénu nad API Vulkan
Méry, Jozef ; Starka, Tomáš (oponent) ; Káčerik, Martin (vedoucí práce)
Práca popisuje framework, ktorý je schopný vytvoriť a vykresliť jednoduchý procedurálny terén pomocou Vulkan API. Obsahuje ľahký úvod do teórie procedurálneho generovania a popis vytvorených systémov ako napríklad systém udalostí a entít. Cieľom tejto práce nie je skúmanie rôznych techník na tvorenie procedurálneho terénu. Terén slúži ako vizuálna demonštrácia funkčnosti frameworku.
|
|
|
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.
|
|
|
Modelování pravděpodobnosti skórování ve sportu
Hilscher, Ondřej ; Bednář, Josef (oponent) ; Hrabec, Pavel (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na modelování pravděpodobnosti skórování ve fotbale. V práci je popsán nutný matematický aparát potřebný k sestavení modelu logistické regrese a základní testy statistických hypotéz. Popsaný matematický aparát je poté aplikován na volně přístupná data z profesionálních fotbalových utkání. Výsledný model používá vysvětlující proměnné jako způsob zakončení, polohu na hřišti a zjednodušeně popsanou herní situaci.
|
|
|
Simultanneous EEG-FMRI Data Fusion with Generalized Spectral Patterns
Labounek, René ; Havlíček, Martin (oponent) ; Hlinka, Jaroslav (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Lots of different data fusion strategies have been developed during last 15 years of simultaneous EEG-fMRI research. The current doctoral thesis summarizes the actual state of the art in EEG-fMRI data fusion research and puts a goal to improve task-related network visualizations blindly directly from the acquired data. Two different models which should improve it have been proposed within the thesis (i.e. generalized spectral heuristic model and generalized spatiospectral heuristic model). Generalized spectral heuristic model utilizes relative EEG power fluctuations in distinct frequency bands averaged over electrodes of interest and compares the fluctuations with delayed BOLD signal fluctuations via general liner model. The obtained results shows that the model visualizes several different frequency dependent task-related EEG-fMRI networks. The model overcomes the absolute power fluctuation approach and classic heuristic approach too. The absolute power visualized a task-not-related broadband EEG-fMRI component and classic heuristic model was insensitive to visualize the task-related visual network which was observed for the relative -band pattern for visual oddball task data. For the semantic decision task EEG-fMRI data, the frequency dependence was not so evident in final results. Since all the bands visualized only visual network and any areas of speech network, the results were possibly corrupted by not-suppressed eye-blinking artifact in EEG data. Mutual information coefficients between different EEG-fMRI statistical parametric maps showed that the similarities over different frequency bands are similar over different tasks (i.e. visual oddball and semantic decision). More, the coefficients proved that averaging over different electrodes of interest does not bring any new information into the joint analysis, i.e. the signal on one single lead is very smoothed signal from the whole scalp. For that reasons, better incorporation of the channel information into the EEG-fMRI analysis started to be necessary and we have proposed more general spatiospectral heuristic model and designed how to estimate the model with spatiospectral Group Independent Component Analysis of EEG spectra relative power. The obtained results show that spatiospectral heuristic model visualizes the statistically most significant task-related networks (compared to absolute power spatiospectral pattern results and generalized spectral heuristic model results). The spatiospectral heuristic model was the only one, which observed task-related activations in a speech areas for semantic decision data. Beyond the fusion of EEG spatiospectral patterns with fMRI data, we have tested the stability of the spatiospectral pattern estimates over different paradigms (i.e. visual oddball, semantic decision and resting-state) with k-means clustering algorithm. We have got 14 stable patterns for the absolute EEG power and 12 stable patterns for the relative EEG power. Although ten of the patterns appear similar over the power types, the relative power spatiospectral patterns (i.e. spatiospectral heuristic model patterns) have higher evidence to tasks.
|
|
|
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
|
host ::
RSS.