|
| |
|
|
Evolutionary Design of EEG Data Classifier
Kuželová, Simona ; Jawed, Soyiba (oponent) ; Mrázek, Vojtěch (vedoucí práce)
This thesis focuses on developing an effective classifier for candidate classification based on a set of extracted Electroencephalography (EEG) signal features. To achieve this, a genetic algorithm was utilized for feature selection and optimalization of the classifier’s parameters based on five criteria: minimizing the number of features, minimizing inference time, and maximizing classification sensitivity, specificity, and accuracy. The eyes opened EEG data of 31 candidates suffering from Major Depressive Disorder (MDD) and 28 healthy candidates were used for feature extraction, with the goal of classifying candidates as either having MDD or being healthy. Two algorithms, NSGA-II and NSGA-III, were tested. The proposed algorithm operated with three criteria, but two additional criteria, sensitivity and specificity, were added. NSGA-III was more effective in this case and was used in the remaining experiments. Constraints were introduced to improve performance, and different values for the mutation and crossover probability were tried. The classifiers from the final result have an average accuracy of $91.36\%$, sensitivity of $91.82\%$, and specificity of $90.84\%$. In the final experiments most frequently used channels were F3 and C3 channels and most commonly utilized waveband was gamma waveband. Overall, this work presents effective classifiers that were obtained using the proposed algorithm, which utilizes a genetic algorithm for parameter optimization.
|
|
|
Mitochondriální dysfunkce u deprese
Javorská, Jana ; Stuchlík, Aleš (vedoucí práce) ; Kolář, David (oponent)
Deprese (angl. major depressive disorder; MDD) je časté a chronické psychiatrické onemocnění. Způsobuje výrazné snížení kvality života, snižuje práceschopnost a tím způsobuje zátěž pro postižené pacienty, zdravotnictví, i celou společnost. Patofyziologické znaky deprese jsou často nejednoznačné, a proto je současná léčba deprese nedostatečná. Důležitou roli v patogenezi deprese hraje chronický stres způsobující dysregulaci osy hypotalamus-hypofýza-nadledviny (HPA osa) řídící uvolňování kortizolu, porucha rovnováhy neuropřenašečů a neuromodulátorů a nerovnováha mezi prozánětlivými a protizánětlivými cytokiny. Dalším neurobiologickým znakem deprese je narušení energetického metabolismu v mozku, za který jsou zodpovědné mitochondrie. Mitochondrie tvoří kromě ATP i volné kyslíkové radikály (angl. reactive oxygen species; ROS). ROS jsou při chronickém stresu v nadbytečném množství a narušují buněčnou energetiku. Proto se aktuálně zkoumají látky související s mitochondriální energetikou a antioxidačními účinky. Na mitochondriální metabolismus účinně působí zejména ketamin, dizocilpin a fencyklidin. Avšak klinické užití těchto látek komplikují jejich halucinogenní a neurotoxické účinky. Obnově mitochondriální funkce napomáhají antioxidanty a tím prokazují antidepresivní účinky. Při léčbě deprese by se...
|
|
| |
|
|
Evolution and Adaptability of Complex Applications
Polák, Marek ; Holubová, Irena (vedoucí práce) ; Rahayu, Wenny (oponent) ; Krátký, Michal (oponent)
Evoluce a adaptabilita komplexních ap- likací Abstrakt V současné době se aplikace stávají stále složitějšími, což přináší problémy během jejich vývoje. Změna v jedné části aplikace může netriviálně ovlivnit jiné části aplikace. Dalším aspektem mohou být systémy, které s aplikací komunikují. Ty musí být upraveny, aby se zajistila správná funkcionalita. Tyto problémy se mohou týkat různých domém - UML diagramů, XML schémat, relačních schémat, API, atd. V této práci jsme se na zmíněný problém zaměřili z perspektivy MDA, která pro obecný náhled na problém využívá platformově nezávislého modelu (PIM) a pro konkrétní domény využívá platformově specifické modely (PSM). Tyto mod- ely mohou být navíc propojeny a vzájemně závislé. Náš návrh obsahuje nové definice modelů z různých, široce využívaných domén, operace nad těmito modely a algoritmy pro transformace modelů. Díky prin- cipu MDA je možné představené modely kombinovat a modelovat tak komplexní aplikace. Veškeré prezentované modely a algoritmy byly experimentálně imple- mentovány ve frameworku DaemonX a testovány na reálných datech, aby byla ověřena jejich správnost. 1
|
host ::
RSS.