|
|
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.
|
|
|
Software pro automatickou extrakci dat k analýze mozkové konektivity
Bujnošková, Eva ; Schwarz, Daniel (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Mozek; složitý systém, o kterém chce lidstvo hodně vědět, ale stále toho ví velmi málo. S rozvojem moderní techniky se veřejnosti dostává nových neurozobrazovacích metod, mezi nimiž má své místo i magnetická rezonance. Nestačí již však zobrazovat pouze strukturní povahu mozku, vědci se stále více zabývají funkčními stavy - výborně jim k tomu slouží funkční magnetická rezonance. Zkoumají se jednotlivé oblasti, ale také komunikace napříč mozkem, aby tak byly objasněny příčiny lidského chování a funkčních poruch. Tato práce se věnuje zkoumání mozkové konektivity, využívá parcelaci dle anatomických atlasů a pokouší se zavést znalosti teorie grafů jako jednu z možností určení vztahů mezi mozkovými centry a oblastmi. Práce představuje vytvořený software pro extrakci matice konektivity a následné zpracování a vizualizaci grafu.
|
|
|
Altered morphology of white and grey matter in patients with Alzheimer disease and Schizophrenia on MRI
Lahutsina, Anastasiya ; Zach, Petr (vedoucí práce) ; Horáček, Jiří (oponent) ; Němcová, Veronika (oponent)
Velikost a tvar závitů (gyri) a žlábků (sulci) v oblasti přední cingulární kůry (ACC), zejména sulcus cinguli (CS) a sulcus paracingularis (PCS), představuje anatomický marker vývoje nervového systému. Odchylky ve vývoji in utero u schizofrenie lze sledovat pomocí morfometrie CS a PCS. V této studii jsme měřili délku CS, PCS a jejich segmentů na snímcích T1 MRI u 93 pacientů s první epizodou schizofrenie a u 42 zdravých kontrol. Kromě délky sulci byla u pacientů a kontrol porovnávána také frekvence výskytu a levopravá asymetrie CS/PCS. Distribuce morfotypů CS a PCS u pacientů se lišila od kontrol. Parcelovaný typ CS3a v levé hemisféře byl u pacientů delší (53,8 ± 25,7 mm oproti 32,7 ± 19,4 mm u kontrol, p < 0,05), zatímco u CS3c byl u kontrol naopak dlouhý (52,5 ± 22,5 mm oproti 36,2 ± 12,9 mm, n.s. u pacientů). Neparcelovaný PCS v pravé hemisféře byl delší u pacientů ve srovnání s kontrolami (19,4 ± 10,2 mm oproti 12,1 ± 12,4 mm, p < 0,001). Současná přítomnost PCS1 a CS1 v levé hemisféře a do jisté míry i v pravé hemisféře tedy může svědčit o vyšší pravděpodobnosti schizofrenie. Měření plochy nebo objemu hipokampu je v klinické praxi užitečné jako podpůrná pomůcka pro diagnostiku Alzheimerovy choroby. Vzhledem k tomu, že je časově náročné a není jednoduché, využívá se nepříliš často. Předkládáme...
|
|
|
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.
|
|
|
Software pro automatickou extrakci dat k analýze mozkové konektivity
Bujnošková, Eva ; Schwarz, Daniel (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Mozek; složitý systém, o kterém chce lidstvo hodně vědět, ale stále toho ví velmi málo. S rozvojem moderní techniky se veřejnosti dostává nových neurozobrazovacích metod, mezi nimiž má své místo i magnetická rezonance. Nestačí již však zobrazovat pouze strukturní povahu mozku, vědci se stále více zabývají funkčními stavy - výborně jim k tomu slouží funkční magnetická rezonance. Zkoumají se jednotlivé oblasti, ale také komunikace napříč mozkem, aby tak byly objasněny příčiny lidského chování a funkčních poruch. Tato práce se věnuje zkoumání mozkové konektivity, využívá parcelaci dle anatomických atlasů a pokouší se zavést znalosti teorie grafů jako jednu z možností určení vztahů mezi mozkovými centry a oblastmi. Práce představuje vytvořený software pro extrakci matice konektivity a následné zpracování a vizualizaci grafu.
|
host ::
RSS.