LAMPERT, F. Optimalizace zpracování MREG MRI dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.

Posudky

Posudek vedoucího

Gajdoš, Martin

Bakalářská práce studenta Frederika Lamperta se zabývá optimalizací postupu předzpracování MREG dat, inovativní sekvence pro rychlé měření dat funkční magnetické rezonance. První část práce je věnovaná rešerši, která je vypracována v souladu se zadáním práce. Dále v rámci práce student navrhl sedm alternativních postupů k běžnému postupu předzpracování fMRI dat. Alternativy se liší modifikacemi v postupu pro korekci pohybu a pro normalizaci dat do standardizovaného prostoru. Všech 8 postupů student pro dodaná data implementoval v programovém prostředí MATLAB. Následně student navrhl sadu metrik pro zhodnocení kvality implementovaných postupů. Metriky jsou zaměřeny na počty voxelů, spadajících do masky intrakraniálního prostoru nebo do masky prostoru mimo mozek, a na velikosti t hodnot individuální a skupinové statistiky v oblastech zájmu souvisejících s vykonáváním sémanticky zaměřeného úkolu, který participanti při měření poskytnutých dat prováděli. Pro identifikaci optimálního postupu student vytvořil skóre, vycházející z kombinace navržených metrik. Výsledky student diskutoval i prezentoval formou tabulek a grafů. Zadání práce hodnotím jako kompletně splněné. Práce je psána srozumitelně a je logicky provázaná. Pozitivně také hodnotím práci s literaturou i citacemi, a to, že se student zorientoval v náročné problematice. Student při řešení práce využíval konzultace a práci řešil aktivně. Jedinou výtku mám k tomu, že bych preferoval rovnoměrnější rozložení aktivity studenta během semestru. Považuji práci za velmi zdařilou a navrhuji hodnocení známkou A.

Navrhovaná známka
A
Body
92

Posudek oponenta

Mikl, Michal

Předložená bakalářská práce se zabývá porovnáním možných postupů zpracování MREG MRI dat a nalezením optimální varianty zpracování. Práce má (včetně seznamu literatury, zkratek atd.) 55 stran a je členěna tradičním způsobem na úvod, teoretický popis řešené problematiky, praktickou část, výsledky, diskusi a závěr. Práce je zpracována velmi přehledně, jednotlivé části logicky navazují a jen ojediněle se vyskytují některé dílčí nepřesnosti. Např. v kapitole 1 je u popisu sklápěcího úhlu uvedeno, že se označuje též jako Ernstův úhel, což je nepřesné, protože Ernstův úhel je konkrétní úhel vypočtený pro dané parametry sekvence a měřeného objektu, aby došlo k maximalizaci signálu při minimalizaci zbytkové T1 relaxace. Nebo v kapitole 1.1 se uvádí EPI jako sekvence odvozená od GE techniky, což není úplně přesné, protože EPI může označovat i obecný mechanismus sběru dat k-prostoru vedle GE-EPI existují i SE-EPI sekvence. V kapitole 3.3. je uvedeno, že HCP pipeline používá pro jednotlivé kroky zpracování freesurfer, ale ve skutečnosti kombinuje kromě freesureferu i další nástroje (např. ze software FSL). Tyto nepřesnosti ale nejsou zásadní a týkají se spíše detailů v komplexní problematice funkčního zobrazování. Protože je práce ve slovenštině, nedokážu kvalifikovaně zhodnotit gramatickou úroveň. Práce splnila zadání a splňuje požadavky kladené na závěrečné práce, celkově je velmi zdařilá a doporučuji ji k obhajobě.

Navrhovaná známka
A
Body
95

Otázky

eVSKP id 134395