|
|
Sleep scoring using artificial neural networks
Vašíčková, Zuzana ; Mézl, Martin (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
The main objective of the thesis is to create an artificial neural network for sleep-staging. Firstly, information about sleep and sleep stages is summarized. However, more profound overview of signal processing methods and methods of classification is found in next chapters. After summarizing the theoretical knowledge necessary to carry out practical part of thesis, signal features were extracted according to the theoretical proposal and using statistical analysis, convenient features were used as in input for artificial neural network, able to classify the sleep data into sleep stages after the learning stage.
|
|
|
Potential Causes Of Afternoon Tiredness. Únava a vyčerpanie v kontexte súčasného umenia
Zentková, Barbora ; Kralović,, Ján (oponent) ; Hrončeková, Ivana (oponent) ; Rathouský, Luděk (vedoucí práce)
Dizertačná práca pojednáva o téme únavy a vyčerpania, ktorú považujem za jednu z charakteristických čŕt dnešnej spoločnosti. Imperatív konštantného výkonu a vysokého pracovného nasadenia sa prepisuje do všetkých oblastí nášho života, mimopracovnú sféru nevynímajúc. Mojím zámerom je skúmať a pomenovať hlavné socio-ekonomické príčiny a dôsledky únavy a vyčerpania cez optiku súčasného umenia a priblížiť čitateľom a čitateľkám tvorbu domácich a zahraničných autorov a autoriek, ktorí/é v rámci danej problematiky reagujú osobitým spôsobom na výzvy, ktoré so sebou súčasný neoliberálny systém prináša. Mojou snahou je taktiež pokúsiť sa predostrieť viaceré inšpiratívne umelecké prístupy, ktoré môžu slúžiť aj ako isté východiská a nástroje smerujúce k prehodnoteniu zabehnutých postupov a ponúknuť i konkrétne riešenia, ako predísť hroziacemu kolapsu. Téme únavy a vyčerpania sa zároveň dlhodobo venujem v spoločnej umeleckej praxi s Juliou Gryboś. Teoretická časť dizertačnej práce je preto súčasne i snahou o pomenovanie a definovanie výskumu realizovanom v rámci vlastných umeleckých výstupov.
|
|
|
The effect of sleep on consolidation of episodic-like memory in rats
Petránová, Erika ; Kelemen, Eduard (vedoucí práce) ; Svoboda, Jan (oponent)
Pozitívny efekt spánku si všímame na mnohých úrovniach fungovania nášho organizmu. Prepojenie spánku a pamäti pozorujeme dlhé roky a dnes už vieme, že rôzne fázy spánku korelujú so zlepšovaním rôznych typov pamäti. Jednou z hypotéz, ktoré vysvetľujú pozitívny vplyv spánku na posilňovanie pamäťových reprezentácií je jeho nezastupiteľná aktívna úloha v procese pamäťovej konsolidácie. Konsolidácia pamäti epizodického typu u zvierat, ktorá spracováva spomienky na udalosti s časovým a priestorovým kontextom, by podľa tejto hypotézy mohla prebiehať vďaka dvojfázovému spánkovému procesu, v ktorom má každá spánková fáza svoju konkrétnu úlohu. Teoretická časť tejto práce uvedie čitateľa do problematiky organizovania priestoru a času v našom mozgu, zoznámi ho so základmi elektroencefalografie (EEG) a podrobne predstaví diskutovanú hypotézu aktívnej spánkovej konsolidácie. Praktická časť sa následne venuje overovaniu platnosti vyššie uvedenej hypotézy kombináciou porovnávania výsledkov z behaviorálnej úlohy 2 skupín zvierat s rozdielnou manipuláciou spánku a analýzou EEG signálu nahrávaného v priebehu experimentu pred a po tréningu. Behaviorálna úloha bola navrhnutá v našom laboratóriu a je vhodná pre skúmanie kontextovej pamäti sústreďujúc sa na časopriestorové aspekty udalosti. Kľúčové slová: spánok, pamäť...
|
|
|
Sleep scoring using artificial neural networks
Vašíčková, Zuzana ; Mézl, Martin (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
The main objective of the thesis is to create an artificial neural network for sleep-staging. Firstly, information about sleep and sleep stages is summarized. However, more profound overview of signal processing methods and methods of classification is found in next chapters. After summarizing the theoretical knowledge necessary to carry out practical part of thesis, signal features were extracted according to the theoretical proposal and using statistical analysis, convenient features were used as in input for artificial neural network, able to classify the sleep data into sleep stages after the learning stage.
|
host ::
RSS.