|
|
Získávání znalosti z dat v jazyce Python
Krestianková, Tamara ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá procesom dolovania dát, prostriedkami pre podporu dolovania dát v programovacom jazyku Python a demonštráciou využitia tohto jazyka pre účely dátovej analýzy, so zameraním na klasifikáciu a tvorbu klasifikačných modelov. Tieto modely sú schopné na základe dát z biomedicínskych hlasových meraní s určitou presnosťou klasifikovať testované subjekty do dvoch katégórií - ľudí trpiacich Parkinsonovou chorobou a zdravých ľudí.
|
|
|
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.
|
|
|
Virtuální realita jako nástroj pro diagnostiku a terapii v medicíně
Kadlec, Jiří ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Mucha, Ján (vedoucí práce)
Využití virtuální reality (VR) v hodnocení a při léčbě, či terapii závažných neurodegenerativních nebo neurovývojových onemocnění představuje potencionální alternativu standardních metod a je nyní objektem mnoha studií a výzkumů. Jedním z cílů práce je detailní rešerše a analýza tohoto využití. Dalším cílem je průzkum a analýza možností vývoje VR aplikací. Hlavním cílem je návrh a implementace VR aplikace pro terapii a diagnostiku pacientů s Parkinsonovou chorobou. Jedná se o aplikaci obsahující adaptační prostředí a tři navržené cvičení na základě existujících metod pro diagnostiku a terapii pacientů s PD. Aplikace umožňuje mimo jiné také ukládat data ze cvičení (například data o poloze a rotaci ovladačů atd.). Implementace byla, s důrazem na přizpůsobení pacientům a minimalizaci vzniku VR nemoci, provedena v enginu Unity a v programovacím jazyce C#.
|
|
|
Odhad progrese Parkinsonovy nemoci pomocí akustické analýzy řeči
Ustohalová, Iveta ; Kiska, Tomáš (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá odhadem progrese Parkinsonovy nemoci pomocí akustické analýzy řeči. V jejím rámci byla prostudována problematika hypokinetické dysartrie jako důsledku Parkinsonovy nemoci a její vliv na mluvený projev. Dále byly podrobně prostudovány metody předzpracování řečového signálu a řečové parametry vhodné pro klasifikaci patologické řeči. Následně byl v prostředí MATLAB vytvořen systém pro odhad hodnoty UPDRS III škály, což je hodnota subjektivně určená lékařem, pomocí jednoho individuálního příznaku a poté byla pomocí algoritmu SFFS vybrána nejlepší kombinace příznaků, která odhaduje hodnotu UPDRS III s nejmenší chybou. Pozornost je taktéž věnována korelaci jednotlivých příznaků s UPDRS III škálou.
|
|
|
Nástroj pro analýzu pohybu subjektů při měření funkční magnetickou rezonancí
Šejnoha, Radim ; Lamoš, Martin (oponent) ; Gajdoš, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá analýzou pohybu subjektů při měření funkční magnetickou rezonancí (fMRI). Je zaměřena na metody detekce a odstranění pohybových artefaktů ve fMRI snímcích. Práce se věnuje metrikám, sloužícím k vyhodnocení míry pohybu měřených osob. Metriky jsou společně s korekcí pohybu implementovány ve dvou navržených programech v prostředí MATLAB. V práci je provedeno srovnání míry pohybu skupiny zdravých subjektů a skupiny pacientů trpících Parkinsonovou chorobou. Na závěr jsou navrženy limitní hodnoty jednotlivých metrik. Z těch je vyvozeno vhodné kritérium pro odstranění subjektu ze studie, z důvodu excesivního pohybu v datech.
|
|
|
Výživa a mozková neurodegenerativní onemocnění
Šálková, Michaela ; Vespalcová, Milena (oponent) ; Vránová, Dana (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce má formu rešerše a jejím tématem je studium vlivu výživy na rozvoj neurodegenerativních onemocnění. Práce je rozdělena na čtyři části. V první části je popsána struktura a fyziologie lidského mozku, v druhé části jsou popsané esenciální nutrienty, které mozek potřebuje pro správné fungování. Třetí část je zaměřena na neurodegenerativní onemocnění, jejich epidemiologii a patofyziologii a dále se zabývá jednotlivými nutrienty, které by mohly fungovat v prevenci nebo by se mohly podílet na patofyziologii daného onemocnění. Onemocnění, kterými se tato práce zabývá, jsou různé druhy demence, Alzheimerova choroba, Parkinsonova choroba a deprese. Cílem práce bylo vyhledat dostupnou literaturu, která se zabývá uvedenou problematikou a provést diskuzi získaných poznatků.
|
|
|
Korelační analýza Parkinsonovy nemoci v akustické oblasti
Vošček, Jakub ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Bakalárska práca je venovaná korelačnej analýze Parkinsonovej choroby v akustickej oblasti. V prvej časti je priblíženie Parkinsonovej choroby a jej symptómov. Hlbšie sa zaoberá problémami tvorby reči, ktoré nazývame hypokinetická disartria, a čo spôsobuje tieto problémy a akým spôsobom prebieha liečba. V ďalšej časti je naštudované predspracovanie signálu, tzn. odstránenie jednosmernej zložky, preemfáza a segmentácia na menšie rámce. Následne pomocou parametrizácie sa počítajú jedntolivé parametre. Po výpočte niektorých parametrov je potrebné dopočítať jednoduché štatistiky, napr. stredná hodnota, smerodajná odchýlka, atď.. Ďalej je vysvetlený Pearsonov a Spearmanov korelačný koeficient. Je navrhnutá bloková schéma spracovania dát, v ktorej sú popísané funkcie jednotlivých blokov. V praktickej časti je vysvetlená programová časť a časti tabuliek parametrov a vypočítaných koeficientov. Na koniec sú graficky zobrazené korelácie parametrov a paraklinických údajov.
|
|
|
Identifikace spánkových poruch z dat aktigrafie a spánkových deníků
Molík, Miroslav ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Mikulec, Marek (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá predikcí Parkinsonovy choroby pomocí spánkových parametrů získaných z aktigrafie a spánkových deníků. Cílem je navrhnout model strojového učení, který bude schopen poznat pacienty trpící Parkinsonovou chorobou. K trénování byla použita datová množina dodaná Fakultní nemocnicí u sv. Anny, která byla za dosažením lepších výsledků různě upravována. Následně byly tyto úpravy podle výsledků modelů zhodnoceny a na jejich bázi byly vybrány dva modely, které dosahují testovací přesnosti 85 a 82%.
|
|
|
Výpočet pokročilých difusních parametrů šedé hmoty mozku z DKI MRI obrazů
Pánková, Olga ; Jakubíček, Roman (oponent) ; Minsterová, Alžběta (vedoucí práce)
Diplomová práce Výpočet pokročilých difuzních parametrů šedé hmoty mozku z DKI MRI obrazů se zabývá zpracováním dat difuzního kurtózního zobrazování. Práce obsahuje literární rešerši principu difuze, vlivu difuze na MR zobrazování, výpočtů DTI a DKI parametrů a klinického využití difuzně vážených map se zaměřením na šedou hmotu mozku. Zabývá se i softwarovými nástroji pro zpracování a předzpracování DTI a DKI dat. V praktické části práce byly vytvořeny mapy difuzních parametrů ve dvou vybraných softwarech, následně byly z map vypočítány difuzní parametry v oblasti substantia nigra, jejichž srovnání mezi skupinou zdravých osob a osob s Parkinsonovou chorobou však neprokázalo statisticky významný rozdíl. V rámci praktické části byl vytvořen skript pro tvorbu difuzních map v programu Diffusional kurtosis estimator.
|
|
|
Analýza Parkinsonovy nemoci pomocí segmentálních řečových příznaků
Mračko, Peter ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
V tejto práci je popísaný návrh systému diagnózy Parkinsonovej choroby na základe reči. Parkinsonova choroba je neurodegeneratívna porucha centrálneho nervového systému, ktorej prejavom je okrem iných aj postihnutie motorických aspektov reči tzv. hypokinetická dysartria. Návrh systému je v tejto práci založený na najznámejších segmentálnych parametroch ako sú koeficienty LPC, PLP, MFCC, LPCC, ale aj menej známych ako sú CMS, ACW a MSC. Z rečových nahrávok pacientov postihnutých Parkinsonovou chorobou, ale aj kontrolných jedincov, sú vypočítané tieto koeficienty, ktoré sú v ďalšom postupe podrobené selekcii a následne klasifikácii. Najlepší výsledok, ktorý bol v práci získaný, dosahoval presnosť klasifikácie 77,19%, senzitivitu 74,69% a špecificitu 78,95%.
|
host ::
RSS.