SIGMUND, J. Automatizovaná diagnóza poruch spánku využívající nositelná zařízení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.
Student splnil zadání bakalářské práce nad očekávání. Byl velmi proaktivní, dokázal postupovat zcela samostatně a zároveň postup pravidelně konzultoval. V teoretické části zpracoval velké množství dostupné literatury zabývající se analýzou spánku a na základě získaných informací byl schopen zvolit vhodnou metodu pro určení spánkových oken. Student rovněž dokázal reagovat na komplikace způsobené pandemií nemoci Covid-19, které vedly k shromáždění menšího než předpokládaného množství dat. Student dále navrhl a otestoval metody pro analýzu spánkových poruch a identifikaci subjektů v prodromální fázi demence s Lewyho tělísky. Metody se osvědčily jako funkční jak v laboratorních podmínkách, tak v domácím prostředí. Zdrojový kód a experimenty byly publikovány jako veřejně dostupný repozitář, který obsahuje rovněž množství dílčích výsledků. Kvalita zdrojových kódů je obstojná a vhodně doplněna komentáři. Díky tomu je možná validace řešení třetí stranou a zajištěna znovuopakovatelnost. Výstupy práce přispěly k řešení projektů Interreg niCE-life (Development of an integrated concept for the deployment of innovative technologies and services allowing independent living of frail elderly) a NU20-04-00294 (Diagnostika onemocnění s Lewyho tělísky v prodromálním stadiu založená na analýze multimodálních dat). Po stránce obsahu lze práci vytknout nepřesnou implementaci zvolené metody. Po formální stránce se v práci nachází některé drobné nedostatky nebo nepřesnosti. Celkově hodnotím práci velmi kladně a uděluji studentovi hodnocení 98 bodů.
Student ve své práci navrhl a optimalizoval několik řešení detekce spánkových oken v datech z aktigrafie. Navrženou metodologii následně evaluoval na různých databázích, obsahujících intaktní subjekty, subjekty s poruchami spánku a subjekty se zvýšeným rizikem rozvoje demence s Lewyho tělísky. Práce má velmi dobrý úvod do problematiky, přehled dosavadních řešení a identifikaci tzv. „knowledge gap“. Navržená metodologie je relevantní a dosahuje zajímavých výsledků, na kterých může stavět další výzkum v této oblasti. Student hojně využíval literaturu a práce je na dostatečné odborné úrovni. Jedinou limitací je její jazyková a formální úroveň. V textu se vyskytují překlepy, gramatické chyby, typografické chyby a nepřesnosti (např. v kapitole o neurodegenerativních onemocnění; nebo zaměňování slova „převzorkovat“ za „navzorkovat“). U obr. 1.1 není jasné, co je na ose y (chybí vysvětlivky zkratek). V kapitole 2.2 trochu nešťastně zaznělo, že se při korelační analýze nejčastěji používá Pearsonův korelační koeficient (bez uvedení požadavků na data). Celkově však práci hodnotím kladně.
eVSKP id 133498