JANEČEK, D. Sdružená EEG-fMRI analýza na základě heuristického modelu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.
Bakalář David Janeček v průběhu celé doby řešení pravidelně aktivně konzultoval zadanou problematiku a prokázal schopnost samostatně pracovat na zadaném projektu. Během literární rešerše prokázal, že je schopný pracovat s velkým objemem literatury dostupným převážně pouze v anglickém jazyce, odborných knih a vědeckých publikací posledních 15 let. Student splnil všechny požadované body zadání a smysluplně interpretoval dosažené výsledky. Nad jeho rámec realizoval vlastní algoritmy pro předzpracování EEG signálu pomocí lineárních filtrů a analýzy nezávislých komponent, ke kterým vytvořil i velmi přehledné grafické rozhraní. K formální úrovni zpracování práce nemám zásadních výtek. Kladně hodnotím i aktivní prezentaci jeho dosažených výsledků na dvou tuzemských konferencích. Diplomní práci studenta Davida Janečka doporučuji k obhajobě a hodnotím 100/A.
Předložená diplomová práce představuje výborně zpracovanou aktuální problematiku z oblasti funkčního hodnocení stavu mozku. Zvolené téma bylo po formální stránce dobře zpracováno, přesto dokument obsahuje pár drobných odchylek od formální a obsahové správnosti, některé grafy postrádají v popisu jednotky a chybí měřítka barevných škál, někdy selhal automatický systém křížových odkazů – konkrétní poznámky dodám v anotovaném PDF diplomantovi. Vlastní logická skladba práce je odpovídající, za zvážení stojí sjednocení náhledu na šum a artefakty v datech. V práci jsem nenašel stať, která by upřesňovala, jaký byl konkrétní podíl diplomanta na prezentované práci. Výsledky řešení odpovídají zadání a díky kombinaci použitých metod otevírají prostor pro zkoumání efektivnosti vytěžování vazeb mezi, svou podstatou odlišnými, neurálními signály EEG a BOLD. Připomínám, že při hledání prostorových korelátů k BOLD aktivitě, by podle fyzikálních principů, mělo být lepší využít řešení inverzního problému EEG (změny proudové hustoty, nebo velikosti, polohy či orientace dipólů) než lokalizace odpovídající komponenty v rozkladu ICA. Celkově bych chtěl podtrhnout, že diplomová práce obsahově překračuje rozsah běžně řešený v rámci diplomové práce, neboť diplomant si musel osvojit mnoho numerických metod, což velmi pozitivně hodnotím. Jako další klad dále oceňuji, že výstup řešení přináší SW nástroj, který lze využít v oblíbeném a volně šiřitelném prostředním pro funkční mapování mozku (SPM). Otázky k obhajobě: 1 - Nalezená souvislost mezi vektorem stimulů (cílový podnět) a regresory odvozenými z posunů spekter může, vzhledem k vazbě regresorů na vyšší frekvence v EEG záznamu (gama aktivita), souviset se svalovou aktivitou – pokusné osoby měly při objevení se cílového podnětu zmáčknout tlačítko. Zkoumali jste tento potenciální artefakt? 2- Ve vaší práci tvrdíte, že posun EEG spektra je validním modelem změny neurální aktivity a prediktor BOLD signálu, ale explicitně tento posuv spektra nikde neuvádíte. Demonstrujte experimentálně robustní posun spektra v souvislosti s řešením zkoumané úlohy ve Vašich datech.
eVSKP id 84420