but.committee	prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda) Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) Ing. Filip Orság, 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 A. Otázky u obhajoby: How do you define real time for this specific problem? How do you select the length and duration of the segments for relative entropy and HFO? Why group results are not presented in addition to the individual results?	cs
but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Černocký, Jan	en
dc.contributor.author	Begáň, Patrik	en
dc.contributor.referee	Malik, Aamir Saeed	en
dc.date.created	2022	cs
dc.description.abstract	V této práci jsme navrhli a implementovali nástroj, který je schopen zpracovávat intrakraniální EEG signály v reálném čase. To se provádí aplikací funkcí pro výpočet různých iEEG biomarkerů implementovaných v python knihovně Epycom na příchozí datový tok a uložením výsledků do databáze. Porovnali jsme výsledky vypočítané naším nástrojem s offline výpočty a vyhodnotili, zda je zpracování signálu v reálném čase vhodné pro klinickou praxi.	en
dc.description.abstract	In this thesis, we designed and implemented a tool that is able to process intracranial EEG signals in real-time. That is done by applying functions for computing various iEEG biomarkers implemented in python library Epycom on the incoming data stream and storing the results into the database. We compared results computed by our tool against the offline computations and evaluated if real-time signal processing is suitable for clinical practice.	cs
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	BEGÁŇ, P. Real-time processing of intracranial EEG signals [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.	cs
dc.identifier.other	145340	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/207451
dc.language.iso	en	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	EEG signály	en
dc.subject	epilepsie	en
dc.subject	EEG zpracování	en
dc.subject	intrakraniální EEG	en
dc.subject	zpracování signálu v reálném čase	en
dc.subject	relativní entropie	en
dc.subject	Nemocnice u sv. Anny Brno	en
dc.subject	předoperační vyšetření	en
dc.subject	lokalizace epileptogenní tkáně	en
dc.subject	knihovna epycom	en
dc.subject	EEG signals	cs
dc.subject	epilepsy	cs
dc.subject	EEG processing	cs
dc.subject	intracranial EEG	cs
dc.subject	real-time signal processing	cs
dc.subject	relative entropy	cs
dc.subject	St Anne's Hospital Brno	cs
dc.subject	pre-surgical assessment	cs
dc.subject	localization of epileptogenic tissue	cs
dc.subject	epycom library	cs
dc.title	Real-time processing of intracranial EEG signals	en
dc.title.alternative	Real-Time Processing of Intracranial EEG Signals	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2022-06-15	cs
dcterms.modified	2022-06-20-10:23:17	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	145340	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:44:06	en
sync.item.modts	2025.01.17 15:05:55	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Real-time processing of intracranial EEG signals

Files

Original bundle

Collections