MALÝ, L. Soubor nástrojů pro práci s neurovědními daty [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2013.
Předložená bakalářská práce studenta Lukáše Malého se zabývá vytvořením souboru nástrojů, které by umožňovaly usnadnění práce neurovědcům při zpracování dat z fMRI a EEG. K tématu práce student přistoupil velmi svědomitě a s velkým entuziasmem, což vedlo k dosažení zajímavých výsledků i nad rámec zadání práce. Pozitivně hodnotím i pravidelné využívání konzultací, navštěvování seminářů a workshopů neurovědní komunity z ČR a práci s literaturou. Vyzdvihnout bych chtěl zejména modularitu softwarové implementace, kde není problémem budoucí doplnění nových funkcí, které bude možné volat z grafického rozhraní nebo samostatně (stejně jako funkce doposud vytvořené). Dále také metodu pro potlačení gradientních artefaktů v EEG, která dává slibné výsledky vzhledem k aktuálně používaným přístupům. Práce splňuje všechny požadavky a její vysokou úroveň dokládá i studentovo ocenění 1. místem ve studentské soutěži EEICT 2013.
Student se měl zabývat metodami zpracování neurovědních dat. Předložená práce má rozsah 27stran textu a 12 stran příloh. V teoretické části jsou představeny základy fyziologie nervového systému, principy a metody funkční magnetické rezonance a způsoby snímání EEG. V další části práce student rozebírá metody simultánního snímání EEG při fMRI a zejména artefakty a metody vhodné pro jejich potlačení. V praktické části práce student navrhl a implementoval sadu nástrojů (toolbox) pro práci s neurovědními daty. Jedná se tedy o nástroj pro anonymizaci dat, která je důležitým krokem při zpracování dat a sdílení výsledků práce. Další nástroj pro vizualizaci dat umožňuje uživateli vizualizovat v řezech objemová data. Nástroj pro extrakci signálu z dat umožnuje definovat oblast a její tvar (koule, krychle, jednotlivý voxel), ze které je extrahován signál pro další zpracování. Dále student rovněž navrhl nástroj pro potlačení gradientních artefaktů z EEG signálu. Tento nástroj je založen na metodě singulárního rozkladu matice. Výsledky potlačení gradientních artefaktů jsou demonstrovány pouze jedním obrázkem (Obr. 5.8), kde je srovnání s metodou FASTR. Chybí mi zde další vyhodnocení na větším objemu dat a objektivní vyhodnocení. Po formální stránce je práce na výborné úrovní, členění kapitol je výstižné, práce s literaturou je příkladná. Práce splňuje všechny body zadání.
eVSKP id 65407