Automatické rozlišení signálových a šumových složek ve fMRI datech

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Radovan Jiřík, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Valentýna Provazník, Ph.D. (místopředseda) Ing. Tomáš Vičar, Ph.D. (člen) Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Ing. Karel Sedlář, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Oponent se zeptal: Z jakého důvodu byl vybrán nástroj TEDANA? Ing. Vičar položil otázku: Čeho se týká klasifikace v práci? Kolik bylo celkově použito příznaků? Máte v práci komplexní hodnocení a porovnání všech metod? Doc. Sedlář položil otázku: Inspiroval jste se v rešerši ohledně cíle práce? Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMikl,, Michalcs
dc.contributor.authorJežek, Davidcs
dc.contributor.refereeLamoš, Martincs
dc.date.created2024cs
dc.description.abstractTato práce se zaměřuje na metody funkčního zobrazování pomocí magnetické rezonance s důrazem na rozklad fMRI dat pomocí analýzy hlavních a nezávislých komponent a následnou analýzu těchto komponent. Cílem práce je navrhnout a použít vhodné metriky, pomocí kterých bude možné odlišit signálové a šumové komponenty fMRI. Následně vytvořit algoritmus pro automatickou klasifikaci fMRI komponent s využitím metod strojového učení. Posledním krokem bude tento algoritmus otestovat na množině dat poskytnutých pracovištěm Laboratoře multimodálního a funkčního zobrazování CEITEC Masarykovy univerzity.cs
dc.description.abstractThis work focuses on functional magnetic resonance imaging methods with an emphasis on the decomposition of fMRI data using principal and independent component analysis and subsequent analysis of these components. The aim of this work is to propose and apply appropriate metrics to distinguish between signal and noise components of fMRI data. Subsequently, develop an algorithm for automatic classification of fMRI components using machine learning methods. The last step will be testing this algorithm on a dataset provided by the Multimodal and Functional Imaging Laboratory at CEITEC Masaryk University.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationJEŽEK, D. Automatické rozlišení signálových a šumových složek ve fMRI datech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.cs
dc.identifier.other159755cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/246222
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectfMRIcs
dc.subjectfunkční magnetická rezonancecs
dc.subjectBOLDcs
dc.subjectICAcs
dc.subjectPCAcs
dc.subjectklasifikace fMRI komponentcs
dc.subjectkvalita fMRI dat.cs
dc.subjectfMRIen
dc.subjectfunctional magnetic resonanceen
dc.subjectBOLDen
dc.subjectICAen
dc.subjectPCAen
dc.subjectfMRI component classificationen
dc.subjectfMRI data quality.en
dc.titleAutomatické rozlišení signálových a šumových složek ve fMRI datechcs
dc.title.alternativeAutomatic separation of signal and noise components in fMRI dataen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2024-06-10cs
dcterms.modified2024-06-11-09:05:48cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid159755en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:42:22en
sync.item.modts2025.01.15 21:58:55en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
6.03 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
835.77 KB
Format:
Unknown data format
Description:
file appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_159755.html
Size:
5.86 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_159755.html
Download
Collections
2024