Browse
Recent Submissions
Now showing 1 - 5 of 27
- ItemDetekce anomálií při vizuální inspekci v průmyslových a biologických datech(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Bilík, Šimon; Horák, Karel; Kämäräinen, Joni; Zitová,, BarbaraAutomatická vizuální inspekce je technickou disciplínou zahrnující množství dalších vědních oborů od optiky přes elektroniku až po informatiku a vyznačuje se potenciálem efektivně získat velké množství informace z jednoho snímku, nebo jejich sekvence. Metody používané pro vizuální inspekci zahrnují klasické i hluboké techniky počítačového vidění za účelem provádění úkolů jako měření, klasifikace a detekce různých oblastí obrazu pro rozpoznání možných defektů. S rozmachem hlubokého učení se otevřely nové možnosti pro řešení dříve obtížných úkolů, které jsou ale spojeny s problémem zajištění dat vhodných pro učení těchto modelů. Pro natrénování běžných modelů automatické vizuální inspekce jsou většinou nutná anotovaná data, která by měla zahrnovat všechny možné stavy vstupních vzorků, a to včetně těch vadných, což je však často náročné, nebo nákladné. Problémy spojené se zajištěním anotovaných dat efektivně řeší detektory anomálií, které se učí reprezentovat nominální vstupní data a díky tomu mohou být trénovány na datasetech s nulovým, nebo malým počtem vadných vzorků. Výzkum prezentovaný v této práci zahrnuje dvě metody pro řešení úkolu detekce anomálií ve vizuálních datech, čtyři nové datasety a dvě platformy pro sběr dat. První z navržených metod využívá objektové detektory založené na metodách hlubokého učení jako YOLO, SSD a Faster R-CNN k odhalení anomálií pomocí různých přístupů anotace vstupních dat. Tento způsob se ukázal být vhodný pro datasety s dostatečným množstvím anomálií s podobným vzhledem, což je nutné pro účinné naučení těchto modelů. Druhá metoda je založena na řetězci rekonstrukce vstupních snímků za účelem zvýraznění případných vad následovanou extrakcí příznaků a jednotřídní klasifikací, což je vhodné pro datasety s omezeným množstvím anomálií, nebo s velkými rozdíly mezi jejich možnými třídami. Dva z datasetů představených v této práci pokrývají snímky z průmyslové oblasti a zbývající dva pak z oblasti biologie, kdy první obsahuje snímky nakažených včel a druhý nakaženého planktonu. Výsledky obou navržených přístupů byly porovnány na datasetu s planktonem. Metoda využívající objektové detektory dosáhla lepších výsledků na experimentu využívajícím všech druhů planktonu s dosaženým F1-skóre 0.86 na nominálních vzorcích v porovnání s průměrným F1-skóre 0.75 dosaženým rekonstrukčním přístupem. Na druhou stranu metoda založená na rekonstrukčním přístupu dosáhla lepších výsledků v případě experimentu na jednotlivých druzích planktonu, kde bylo k dispozici menší množství vzorků pro trénink, a to s průměrným F1-skóre 0.85 oproti F1-skóre 0.62 v případě výsledků dosažených objektovým detektorem na stejném experimentu. Představené přípravky pro sběr dat pak zahrnují zařízení určené pro dlouhodobé monitorování zdravotního stavu včelstva a výukovou demonstrační platformu pro detekci anomálií. Zařízení pro monitorování včel je navrženo jako open source projekt, který zahrnuje díly pro 3D tisk spolu s běžně dostupnými elektronickými moduly a obslužným programem. Pomocí tohoto zařízení byly také shromážděny další dva datasety, které budou použity jako součást dalšího výzkumu.
- ItemMetody fázové modulace se zpětnou vazbou pro interferometrické měření(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Skalský, Michal; Havránek, Zdeněk; Kyselák, Martin; Lazar, JosefDisertační práce se zabývá metodami fázové modulace a zpětnovazební fázové kompenzace v interferometrickém měření. Interferometrie se řadí k nejpokročilejším a nejpřesnějším principům detekce, poskytující vynikající parametry zejména pro měření mechanických veličin. Často řešenou problematikou dvousvazkových interferometrů je převod detekované fáze přes nelineární interferenční funkci na výstupní signál se současnou eliminací nežádoucích parazitních vlivů. Velkou část s tím spojených problémů lze úspěšně vyřešit pomocí kompenzace fázového posunu v uzavřené smyčce a vhodných metod zpracování signálu, jak úspěšně ukazuje tato práce. Jsou zkoumány dvě konkrétní aplikace, zahrnující zavedené využití interferometrického měření, na nichž jsou demonstrovány nové typy zpracování signálu se zavedenou zpětnou vazbou a metody kompenzace. V prvním případě se jedná o netradiční kombinaci interferometrického optovláknového gyroskopu a jednoduchého piezoelektrického modulátoru, kde lze díky navrženým metodám zvýšit potenciál této architektury, a vytvořit tak snímač kombinující kvalitními parametry a relativně nízké výrobní náklady. Druhá aplikace demonstruje využití metod pro snímání tloušťkových vibrací pomocí dvousvazkového Machova-Zehnderova interferometru s elektrooptickým modulátorem, kde navržené techniky přináší nejen možnost velmi dobré měřicí parametry, ale také schopnost skenování profilů vibrací. V obou případech je pak teoretická analýza ověřena prostřednictvím praktických měření a testování. Vedle demonstrace metod pro zmíněné případy, práce ukazuje obecné přínosy interferometrického měření se zpracováním se zpětnou vazbou, neboť se zabývá i mnoha obecnými problémy interferometrických snímačů a s nimi spojenými modulačními metodami. Prezentované mechanismy a postupy lze tak využít i v rámci jiných snímačů a měřicích principů, založené na fenoménu interference světla.
- ItemMetody pro analýzu dlouhodobých záznamů invazivních neurofyziologických dat(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Mívalt, Filip; Jurák, Pavel; Otáhal,, Jakub; Varatharajah,, YogatheesanEpilepsy is one of the most common neurological disorders, affecting nearly one percent of the world population. Sleep disruption is a common comorbidity of epilepsy, negatively influencing the lives of those affected. Deep brain stimulation (DBS) is an established therapy for drug-resistant epilepsy, yet its impact on sleep is not fully understood. This dissertation introduces novel tools and algorithms developed for automated sleep analysis of long-term intracranial electroencephalography (iEEG) signals collected using implantable neural stimulating and sensing devices. A distributed brain co-processor system designed for simultaneous electrical brain stimulation and continuous iEEG sensing is introduced in the first part of this thesis. This system enables the collection of long-term iEEG data, which presents an opportunity to investigate brain neurophysiology, epilepsy, sleep, DBS, and their relationships on long-term scales. The core of the dissertation focuses on the development of automated sleep classification algorithms using iEEG recorded using an implantable neural sensing and stimulating (INSS) device implanted in humans. The proposed approach establishes an automated sleep classification strategy using a single channel of iEEG and expert sleep annotations. The results demonstrate accurate sleep classification, even under different DBS paradigms. Developed sleep classifiers were implemented into a novel Brain RISE Platform for long-term tracking of epilepsy and behavior. The Brain RISE Platform suggests that low-frequency DBS might provide a greater seizure reduction and better sleep and memory in five people with epilepsy compared to clinically approved high-frequency stimulation. The dissertation also explores the use of electrical brain impedance as a potential indicator of sleep state-dependent dynamics of the extracellular brain space. The findings suggest that electrical brain impedance may serve as a surrogate to track the glymphatic system and metabolite clearance in the human brain. In summary, this work contributes to the development of novel methods for automated analysis of long-term iEEG data, facilitating research on brain neurophysiology, epilepsy, sleep, DBS, and their interplay. The findings have implications for the development of the next-generation INSS devices, adaptive stimulation strategies, and the development of future therapies.
- ItemMetody environmentální rastrovací elektronové mikroskopie pro studium zmrazených roztoků(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Závacká, Kamila; Neděla, Vilém; Jirák, Josef; Loerting, ThomasNavzdory tomu, že nás zmrazené vodné roztoky denně obklopují, jejich vlastnosti a chování stále nejsou plně popsány a pochopeny. Díky vysokému rozlišení a hloubce ostrosti je pro detailní pozorování morfologie a velikosti ledových vzorků a procesů ve vzorcích ledu nejvhodnější metodou elektronová mikroskopie. Pro pozorování vzorků při teplotách relevantních pro životní prostředí se jako nejlepší volba nabízí metoda environmentální rastrovací elektronové mikroskopie. Z důvodu extrémní náročnosti udržení termodynamické rovnováhy nezbytné pro úspěšné pozorování neporušených vzorků ledu v EREM, tato práce představuje novou metodiku zvanou „Subzero ESEM“. „Subzero ESEM“ umožňuje pozorování nezměněných vzorků v podmínkách blízkých přírodě. Tato metodika je založena především na znalosti skutečné teploty povrchu vzorku a přesné hodnoty parciálního tlaku vodní páry ve směsi plynů v blízkosti vzorku. Pro získání těchto hodnot byly definovány okrajové podmínky pro teplotní simulace v softwaru Ansys a vypočtené výsledky byly zpracovány a diskutovány. Parciální tlak vodní páry byl vypočten na základě změřené vlhkosti a teploty blízkého okolí vzorku. Tato práce prezentuje několik úspěšných pozorování, kdy byl vzorek ledu sledován jako statický po dobu několika minut. Široká použitelnost této nové metodiky je demonstrována na několika příkladech týkajících se skladování léčiv a potravin a základního výzkumu ledu. Dále jsou stručně představeny čtyři autorovy články publikované v impaktovaných časopisech.
- ItemSLEDOVÁNÍ HEMODYNAMICKÝCH PARAMETRŮ POMOCÍ MĚŘENÍ VÍCEKANÁLOVÝM IMPEDANČNÍM MONITOREM(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, ) Bačo Matejková, Magdaléna; Vondra, Vlastimil; Nováková, Zuzana; Bužga,, MarekKardiovaskulární onemocnění v rozvinutých zemích patří mezi nejčastější příčiny úmrtí a často se spojují s dalšími zdravotními problémy. Z preventivního hlediska je proto klíčové aktivně vyhledávat nové metody pro jejich diagnostiku. Cílem těchto metod by mělo být co nejranější odhalení počínajících změn v kardiovaskulárním systému, ideálně ještě před vznikem samotného onemocnění, a umožnit tak eliminaci jeho rozvoje například změnou životního stylu nebo zavedením kompenzačních mechanizmů. Jednou z těchto metod je měření rychlosti šíření pulzové vlny, která reprezentuje nejjednodušší způsob měření cévní tuhosti. Tato práce se zabývá možností využití výsledků měření celotělové impedanční pletysmografie (MBM – Multichannel Bioimpedance Monitor) pro neinvazivní diagnostiku cévního systému. K tomu bylo změřeno a vyhodnoceno 222 subjektů pomocí prototypového zařízení MBM. Zpracovány byly hodnoty rychlosti šíření pulzové vlny během Valsalvových a Müllerových manévrů, stejně tak během nakloněné roviny a klidových úseků. Taktéž byl pletysmografický signál pocházející z lýtka během Head-up tilt testu popisován exponenciální modelovou funkcí a otestován na skupinách subjektů. Na základě zjištěných výsledků byl optimalizován měřící protokol.