SLAVÍČEK, T. Software pro výběr pacientů a oblastí mozku vhodných k analýze konektivity z fMRI dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2012.
Práce má v podstatě dvě části. V prvé v souladu se zadáním shrnuje přehledným a dobře strukturovaným způsobem hlavní poznatky z oblasti analýzy a interpretace dat z neurovědních fMRI měření, ve druhé se zabývá skupinovou analýzou těchto dat, prostředky pro výběr osob a příslušných mozkových objemů do skupiny a konečně navrhuje a realizuje počítačový program pro tento výběr, který také testuje na na příslušných datech. Drobné nedostatky odborného rázu, jako některé nepřesné formulace a chybějící odkazy u informací uváděných bez odvození jsem se studentem projednal, stejně jako nadmíru termínů z oblasti odborné hantýrky. Student pracoval po celé období semestrálního a diplomního projektu systematicky a účinně, využíval konzultací v odborně zaměřené skupině a dosáhl požadovaných výsledků na úrovni. Práci hodnotím známkou výborně (95 bodů).
Předložená diplomová práce Tomáše Slavíčka se zabývá realizací softwaru, který významně usnadní práci neurovědcům u skupinových analýz a analýz konektivity dat z funkční magnetické rezonance. Student musel prostudovat značné množství literatury týkající se metodologie v dané oblasti. Reference uvedené v práci obsahují jak z historického hlediska zlomové publikace, tak nejaktuálnější trendy v oboru. Realizovaný software slouží jako rozšíření celosvětově hojně používaného programového prostředku SPM. Vizualizace dat a ovládání grafického rozhraní je řešeno podobným způsobem jako v softwaru SPM, což je pro komunitu neurovědců velmi přínosné z hlediska uživatelské přívětivosti. Kvalita zpracování programu je na velmi dobré úrovni a program má tak velkou šanci potenciálního uplatnění u neurovědních výzkumných skupin. Práce je rozdělena do sedmi kapitol, kde první a druhá popisují úvod do funkčního mapování a fyzikální a fyziologické podklady fMRI. Třetí kapitola se zabývá designy experimentů. Zde bych měl připomínku k obecnému popisu fMRI experimentu (strana 13, ...stimulací může být např. povel pro pohyb prstů ruky, čímž získáme mapu aktivace motorických center...). Taková formulace vede k myšlence, že při vykonávání nějakého kognitivního úkolu (např. jemná motorika na základě povelu) bude výsledná mapa aktivity obsahovat pouze centra odpovídající právě motorice, což samozřejmě nelze předpokládat. Kapitola 4 se zabývá předzpracováním, statistickou analýzou a analýzou konektivity fMRI dat. V části předzpracování je uveden důvod koregistrace anatomického a funkčních snímků jako odstranění pohybového šumu vzniklého rozdílným časem akvizice jednotlivých snímků. Není však již zmíněn vliv různého prostorového rozlišení, velikosti voxelů apod. u funkčních a anatomických dat. U rovnice 1 v části statistické analýzy bych uvítal patřičné zdůraznění těch symbolů, které představují vektory či matice (jak je popsáno dále v textu). Kapitola 5 představuje softwarové řešení SPM a definuje nedostatky tohoto programu pro skupinové analýzy a analýzy konektivity. Kapitola 6 popisuje vlastní realizovaný program, který je pak testován na reálných datech, což je uvedeno v kapitole 7. V části popisující studii vizuálního oddball experimentu, kdy byla měřena simultánně fMRI a EEG data, by zmínka o zpracování EEG dat zasloužila rozšíření nebo alespoň odkazu na metodiku v literatuře [30]. Po formální i odborné stránce je práce na velmi dobré úrovni a samotný text je psán velmi čtivě. Dílčí část práce student úspěšně publikoval na studentské konferenci EEICT 2012.
eVSKP id 51859