Browse
Recent Submissions
Now showing 1 - 5 of 257
- ItemPorovnání subjektivního a objektivního hodnocení sportovního tréninku(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Smolinský, Dominik; Šaclová, Lucie; Vítek, MartinDiplomová práca sa zameriava na porovnanie subjektívneho a objektívneho hodnotenia športového tréningu v prostredí profesionálneho futbalu. Subjektívne údaje boli zbierané prostredníctvom wellness dotazníkov a hodnotenia vnímanej námahy (RPE), zatiaľ čo objektívne dáta pochádzali z GPS systému Catapult. Cieľom práce bolo analyzovať vzťahy medzi týmito dvoma typmi údajov, identifikovať vzorce správania na úrovni tímu, hráčskych pozícií a jednotlivcov a preskúmať možnosti predikcie subjektívnej záťaže na základe objektívnych metrík pomocou metód strojového učenia. V rámci analýzy boli otestované viaceré regresné modely, pričom najlepšie výsledky dosiahol algoritmus Extra Trees. Výsledky ukázali, že hodnoty RPE vykazujú korelácie s vybranými objektívnymi parametrami, ako sú celková vzdialenosť, akcelerácie alebo decelerácie. Tieto zistenia podporujú praktickú využiteľnosť kombinácie subjektívnych a objektívnych ukazovateľov pri plánovaní a riadení tréningového procesu v profesionálnom športe.
- ItemAnalýza segmentačních modelů pro diagnostiku onemocnění artérií v angiografických obrazech(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Malík, Michael; Chmelík, Jiří; Nemčeková, PetraTato diplomová práce se zabývá segmentací tepen a stenóz na rentgenových kontrastních angiografických snímcích (XCA) pomocí modelů U-Net a DeepLabV3+. Součástí práce byla také analýza vlivu jednotlivých hyperparametrů na výslednou výkonnost modelu s využitím metod SHAP a fANOVA. Modely byly testovány na datasetu ARCADE ve variantách s předzpracováním obrazu (CLAHE, top-hat transformace) i bez něj. Výkon byl hodnocen pomocí Dice skóre, senzitivity, PPV a Jaccardova indexu. Nejlepších výsledků v segmentaci tepen dosáhl model DeepLabV3+ bez předzpracování, zatímco pro stenózy byl nejúspěšnější DeepLabV3+ s předzpracováním. Výsledky potvrzují význam volby architektury i předzpracování pro přesnost segmentace.
- ItemAutomatické nalezení srdečních rovin v MR obrazech srdce(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Panáček, Oldřich; Chmelík, Jiří; Harabiš, VratislavAutomatické určení srdečních rovin z lokalizačních snímků magnetické rezonance představuje náročný úkol, který je v klinické praxi dosud prováděn manuálně obsluhou přístroje. Kvalita výsledků i časová náročnost tohoto postupu přitom výrazně závisí na zkušenostech operátora. Tato práce se zaměřuje na automatizaci predikce orientace a transformace tří hlavních srdečních rovin – zobrazení v krátké ose (SAX), vertikální dlouhé ose (VLA) a horizontální dlouhé ose (HLA) – pomocí konvoluční neuronové sítě ResNet, která odhaduje rotační respektive transformační matice. Model SAX byl trénován, validován a testován na 85 originálních datových sadách s dvojnásobnou augmentací axiálních lokalizačních snímků. Pro zajištění platnosti predikovaných matic jakožto ortogonálních rotací byla aplikována singulární dekompozice (SVD), která zároveň umožnila vyhodnotit míru neortogonality predikcí. Přesnost modelu byla dále analyzována pomocí rozdílových rotačních matic rozložených do Eulerových úhlů. Výsledky byly vizualizovány formou krabicových grafů. Modely HLA a VLA byly trénovány a testovány na 78 originálních datových sadách s dvojnásobnou augmentací a vyhodnoceny pomocí metrik založených na deformaci referenční mřížky diferenční maticí, následně vizualizovaných krabicovými grafy. Pro srovnání s publikovanými studiemi byla navíc vypočtena absolutní úhlová odchylka mezi normálovými vektory definujícími jednotlivé roviny vztažená k referenci. Dosažené výsledky prokazují schopnost modelu ResNet predikovat rotační respektive transformační matice.
- ItemVývoj a aplikace holografického kvantitativního zobrazování fáze s nekoherentním zdrojem světla(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Špásová, Zuzana; Zicha, Daniel; Kolman, PavelV rámci této práce byl zkonstruován model kompenzátoru rozdílu optických drah do mimoosového holografického mikroskopu využívajícího objektiv s Mirau interferometrem. Oproti původnímu návrhu bylo nutné vylepšit kompenzátor rozdílu optických drah. Tento díl bylo třeba navrhnout a sestavit. Na mikroskopu byly vyladěny holografické proužky. Záznamy byly porovnány s mikroskopem Q-Phase. Pomocí systému Q-Phase byly pořízeny a statisticky vyhodnoceny deseti hodinové záznamy reakcí nádorových buněk na FDA schválená léčiva v rámci projektu na hledání potenciálních působků na léčbu invazivity a metastazování. Výsledky, které poskytly nové poznatky jsou připravovány pro publikaci a zároveň budou sloužit pro budoucí porovnání s naším sestaveným mikroskopem využívajícím objektiv Mirau.
- ItemVýpočet difuzních parametrů šedé hmoty mozku(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Nepožitek, Jan; Vojtíšek, Lubomír; Kratochvíla, JiříDiplomová práce se zabývá analýzou difuzně váhovaného zobrazování (DWI), zejména difuzních parametrů šedé hmoty mozku pomocí moderních zobrazovacích metod magnetické rezonance (MRI). Teoretická část se zaměřuje na principy MRI, specifika DWI a pokročilé metody zpracování dat, jako je difuzní tenzorové zobrazení (DTI) a difuzní kurtózní zobrazení (DKI). Práce zdůrazňuje význam těchto metod při studiu mikrostrukturálních vlastností mozkové tkáně a jejich aplikaci. Pozornost je věnována také technickým výzvám, jako jsou šum, pohybové artefakty a zkreslení dat, a metodám jejich korekce.