|
|
Klasifikace spánkových EEG
Holdova, Kamila ; Smital, Lukáš (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá aplikaci vlnkové transformace na analýzu spánkových elektroencefalogramů za účelem rozpoznávání spánkových fázi. Teoretická část diplomové práce se zabývá teorií vzniku EEG signálu a jeho analýzou. Dále je tu popsána diagnostická metoda polysomnografie (PSG), při které se zaznamenává současně více funkcí organismu, mezi základní funkce patří elektroencefalogram (EEG), elektromyogram (EMG) a elektrookulogram (EOG). Tato metoda slouží k diagnostice spánkových poruch, a proto je v projektu popsán spánek, spánkové fáze a poruchy spánku. V praktické části je k analýze EEG signálu použita diskrétní vlnková transformace (DWT) a byla zde použita mateřská vlnka Daubechies 4 „db4“a rozklad signálu na úroveň 7. Ke klasifikaci vzniklých dat byla použita dopředná neuronová síť se zpětným šířením chyby.
|
|
|
Kortiko-subkortikální interakce v EEG datech u pacientů s farmakorezistentní epilepsií
Šíma, Jan ; Králík, Martin (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá zpracováním literární rešerše o epilepsii a signálech elektroencefalografie se zaměřením na pacienty s farmakorezistentní epilepsií a analýzou kortiko-subkortikálních vztahů. V teoretické části jsou popsány kapitoly epilepsie, elektroencefalografie, možnosti předzpracování EEG dat a dále analytické metody, pomocí kterých se popisují kortiko-subkortikální interakce. Praktická část obsahuje předzpracování EEG dat, rozbor používaných metod, analýza dat, výsledky, diskuse a závěr. Samotná analýza dat je provedena metodou Phase-amplitude coupling. V diskusi jsou rozebrány výsledky, limitace a další možné navázání práce. Závěr práce shrnuje celou bakalářskou práci.
|
|
|
Analýza mikrostavů v EEG datech u osob se spánkovou deprivací
Křápková, Monika ; Koudelka, Vlastimil (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá oblastí zpracování a analýzy EEG dat u spánkově deprivovaných osob. V teoretické části je nejprve obecně představena metoda elektroencefalografie, dále pak možnosti předzpracování a analýzy EEG dat, úvod do statistiky, a jako poslední je zde uvedena rešerše týkající se vlivu spánkové deprivace na elektrofyziologii člověka. Praktická část obsahuje samotné předzpracování EEG dat, analýzu EEG mikrostavů a statistické vyhodnocení výsledků u výzkumu spánkové deprivace. Dosažené výsledky z této části jsou na závěr diskutovány v samostatné kapitole.
|
|
|
Segmentace EEG signálů
Nečadová, Anežka ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Kubicová, Vladimíra (vedoucí práce)
Předmětem této bakalářské práce je seznámení se signálem EEG. Jsou zde rozebrány jeho vlastnosti, použití a způsoby zpracování. Hlavní část se zabývá segmentací EEG signálu. Dvě metody segmentace jsou realizovány v programu Matlab, a to adaptivní segmentace na základě míry diference střední amplitudy a míry diference střední frekvence a adaptivní segmentace na základě míry diference odhadnuté z rychlé Fourierovy transformace. Funkčnost algoritmu je ověřena na reálných EEG signálech.
|
|
|
Automatická klasifikace spánkových fází
Schwanzer, Miroslav ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá klasifikací spánkových fází na základě polysomnografických signálů. Pro vybrané signály byla provedena analýza a selekce příznaků v časové oblasti a ve frekvenční oblasti. Příznaky ke klasifikaci byly získány ze signálů EEG, EOG a EMG. Jako klasifikátory byly použity klasifikační modely typu K-NN, SVM, a umělé neuronové sítě. Úspěšnost klasifikace se liší podle použité metody a rozdělení skupin. Nejlepších výsledků dosahovala klasifikace mezi stavy bdělosti, fáze REM a N3, a to za pomoci neuronové sítě. Zde bylo dosaženo celkové úspěšnosti 93,1 %.
|
|
|
Studium EEG signálu v experimentu s flicker-fusion testem
Malá, Aneta ; Chmelař, Milan (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Rychlá a snadná detekce úrovně bdělosti má pro praxi velký význam. Ke stanovení úrovně bdělosti je využíváno testových dotazníků, psychologických testů či analýzy biologických signálů měřené osoby. Tato práce se zabývá spojením flicker-fusion testu (FF testu) a analýzy elektroencefalogramu (EEG) pro stanovení úrovně bdělosti. První část se věnuje vymezení pojmů, druhá představuje stručný úvod k metodě EEG a v třetí části je popsána metoda FF testu. Poslední část je věnována realizaci spektrální analýzy EEG v programovém prostředí MATLAB a návrhu metody hodnocení parametrů EEG a FF testu.
|
|
|
Měření a analýza elektroencefalogramu
Klus, Michal ; Chmelař, Milan (oponent) ; Kubicová, Vladimíra (vedoucí práce)
První teoretická část studuje vznik a historii elektroencefalografie. Popisuje základní stavební část mozku, neouron, z anatomického a funkčního hlediska. Rozebírá princip vzniku elektrických potenciálů. Dále je uveden přehled s popisem alternativních diagnostických metod používaných pro vyšetření mozku a samotné vyšetření elektrické aktivity mozku. Jsou popsány typy používaných elektrod a jejich rozmístění. Závěr teoretické části se zabývá celkovým popisem EEG záznamu a charakteristikou jednotlivých typů vlnění. Praktická část popisuje samostatný pokus měření. Postup správného měření a získání potřebných dat. Převedení dat do požadovaného formátu. Vykreslení záznamu EEG, spektrální analýzu a brain mapping. To vše je zahrnuto ve vytvořeném programu analyza_EEG. Konec praktické části popisuje výstupy z vytvořeného programu při zkoumání vlastních naměřených dat.
|
|
|
Automatická segmentace dat EEG
Krupka, Ondřej ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Bubník, Karel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá EEG signálem, jeho vlastnostmi, použití a způsoby zpracování. Prvním úkolem je seznámení s různými metodami automatické segmentace dat EEG signálu. Dále je předmětem realizace některých metod v programu MATLAB, ověření jejich funkčnosti a vzájemné porovnání výsledků segmentace.
|
|
|
Detekce K-komplexů ve spánkových signálech EEG
Hlaváčová, Kristýna ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce K-komplexů ve spánkových signálech EEG. Záznam z elektroencefalografu je důležitý pro neinvazivní diagnostiku a výzkum aktivity mozku. Snímaný signál se používá pro vyšetření fází spánku, projevů poruch, stavů vědomí a vlivů různých látek. Tato práce se věnuje automatické detekci K-komplexů, jelikož manuální označování grafoelementů je komplikované. Bylo využito dvou přístupů-Stockwellovy transformace a filtrace pásmovou propustí s následnou aplikací operátoru TKEO. Algoritmy byly vytvořeny v prostředí MATLAB R2014a.
|
|
|
Elektroencefalografie a audiovizuální stimulace
Hrozek, Jan ; Hlaváček, Antonín (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou snímání elektrické aktivity mozku, takzvanou elektroencefalografii (dále jen EEG), metodami audiovizuální stimulace (dále jen AVS) a zpracováním naměřených dat. Teoretická část diplomové práce se zabývá teorií vzniku EEG signálu, historií i současnými metodami pořizování a zpracování EEG záznamu, teorií AVS a teorií biologické zpětné vazby (biofeedback). Pro měření EEG signálů bez aplikace AVS metod, a s aplikací AVS metod, je použit EEG diagnostický přístroj firmy Alien, jehož vlastnosti jsou v práci popsány. Pro zpracování a analýzu signálu je navržena programová aplikace EEG_xhroze00, která realizuje frekvenční spektrální analýzu pomocí algoritmu rychlé Fourierovy transformace FFT, a programová aplikace brain_mapping pro mapování mozkové aktivity (brain mapping) pomocí navrženého algoritmu.
|
host ::
RSS.