but.committee	prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c. (předseda) doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (místopředseda) Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) Ing. Roman Juránek, Ph.D. (člen) Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Milet, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C. Otázky u obhajoby: Co je myšleno pojmem "low-quality sample" v replay bufferu? Proč bylo při trénování sítě možné použít pouze velikost batche 4, když bylo trénování prováděna na kartách se 40GB paměti? Na jakém hardwaru byly spouštěny metody, se kterými se srovnáváte?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie a umělá inteligence	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Jaroš, Jiří	cs
dc.contributor.author	Gaňo, Martin	cs
dc.contributor.referee	Chlebík, Jakub	cs
dc.date.accessioned	2022-06-24T06:55:15Z
dc.date.available	2022-06-24T06:55:15Z
dc.date.created	2022	cs
dc.description.abstract	Léčba pomocí transkraniálního ultrazvuku je rychle se rozvíjející doménou medicíny. Tato metoda přináší možnosti neinvazivní mozkové terapie, včetně ablace, neuromodulace nebo potenciálního otevření hematoencefalické bariéry pro následující léčbu. Zdravotník potřebuje neustále dostávat zpětnou vazbu o ultrazvukovém vlnovém poli v lidské lebce v reálném čase, aby mohl pomocí těchto technik provést léčbu. Tradiční metody pro simulaci monochromních ultrazvukových vln jsou výpočetně příliš drahé. Jejich použití by proto bylo pro tyto účely neproveditelné a přináší to potřebu alternativních metod.Tato práce navrhla a implementovala metodu řešení Helmholtzovy rovnice ve 3D prostoru pomocí neuronové sítě dosahující vyšší rychlosti konvergence. Návrh neuronové sítě využívá odlehčenou architekturu založenou na UNet. Hlavním předmětem zájmu této práce je neuromodulace, protože v této aplikaci je možné ignorovat několik proměnných a jevů, které by v jiných případech nebyly zanedbatelné. Jejich vynecháním z výpočtů se zvýšila šance na provedení výpočtů v rozumném čase. Tato metoda je plně bez dozoru a používá výhradně uměle generované sférických harmonik a fyzikální ztráty pro trénink, bez nutnosti anotovaných dat. Výsledky ukázaly rychlejší výpočet s přijatelnou chybou než jiné tradiční metody.	cs
dc.description.abstract	Treatment using transcranial ultrasound is a rapidly arising domain of medicine. This method brings options for non-invasive brain therapies, including ablation, neuromodulation, or potentially opening the blood-brain barrier for the following treatment. The health officer needs to constantly receive feedback on the ultrasound wavefield in the human skull in real-time to accomplish the cure using these techniques. The traditional methods for simulating monochromous ultrasound waves are computationally too expensive. That is why their usage would be infeasible for these purposes, and it brings the need for alternative methods. This work proposed and implemented a method to solve the Helmholtz equation in 3D space using a neural network achieving a faster convergence rate. The neural network design uses lightweight architecture based on UNet. The main interest of this work is neuromodulation because, in this application, it is possible to ignore several variables and phenomena that would not be negligible in other use cases. Omitting them from the calculations increased the chances of accomplishing computations in a reasonable time. The method is fully unsupervised and uses exclusively artificially generated spherical harmonics and physics-based loss for training, with no required ground truth labels. Results showed a faster calculation with acceptable error than other traditional methods.	en
dc.description.mark	C	cs
dc.identifier.citation	GAŇO, M. Akcelerace neurostimulace pomocí metod umělé inteligence [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.	cs
dc.identifier.other	145404	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/207808
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	Helmholtzova rovnica	cs
dc.subject	naučený optimalizátor	cs
dc.subject	učenie bez učiteľa	cs
dc.subject	fyzikálna chybová funkcia	cs
dc.subject	transkraniálny ultrazvuk	cs
dc.subject	Helmholtz equation	en
dc.subject	learned optimizer	en
dc.subject	unsupervised learning	en
dc.subject	physics-based loss function	en
dc.subject	transcranial ultrasound	en
dc.title	Akcelerace neurostimulace pomocí metod umělé inteligence	cs
dc.title.alternative	Acceleration of Neurostimulation Using Artificial Intelligence Methods	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2022-06-20	cs
dcterms.modified	2022-06-23-09:13:49	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	145404	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2022.06.24 08:55:15	en
sync.item.modts	2022.06.24 08:14:42	en
thesis.discipline	Počítačové vidění	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Akcelerace neurostimulace pomocí metod umělé inteligence

Files

Original bundle

Collections