Implementace nové metody do modelu strojového učení na lokalizaci epileptického ložiska u pacientů s farmakorezistentní epilepsií

but.committeeprof. Ing. Marek Penhaker, Ph.D. (předseda) Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (místopředseda) doc. Mgr. Ing. Karel Sedlář, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Vičar, Ph.D. (člen) prof. MUDr. Marie Nováková, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Chmelík, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Prof. Penhaker se zeptal, kolik bylo elektrod v iEEG. Co reálně dělala vlnková transformace a jak jste ji použil? Co je v transformaci podstatné pro frekvenční rozsah? Co je jejím vstupem? Ing. Chmelík se zeptal, co je to blok CSB a jak funguje? Student obhájil bakalářskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínská technika a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorFilipenská, Marinacs
dc.contributor.authorPivnička, Martincs
dc.contributor.refereeMívalt, Filipcs
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractBakalářská práce rozebírá problematiku lokalizace epileptického ložiska u pacientů s farmakorezistentní epilepsií. Teoretická část ve své první části pojednává o podstatě epilepsie a její léčbě. Popisuje princip elektroencefalografického měření a jeho přínos v epileptologii. Taktéž nastiňuje různé varianty lokalizace epileptické zóny v mozku. Druhá polovina teoretického úvodu je zaměřena na principy strojového učení a jejich využití pro léčbu epilepsie. V praktické části je popsána tvorba a funkce gamma metody, stejně jako její statistické ohodnocení. Výsledky zahrnují jak samostatnou funkčnost metody, tak i výkon v rámci existujícího modelu strojového učení. Bylo prokázáno, že gamma metoda představuje cenný specifický parametr pro lokalizaci epileptického ložiska. Její přidání do modelu strojového učení nevedlo k zásadnímu zlepšení práce modelu.cs
dc.description.abstractThe bachelor thesis describes the issue of the epileptogenic tissue localization considering pacients with drug-resistant epilepsy. The first half of the theoretical part discusses the matter of epilepsy and its treatment. It describes the principle of electroencephalographic measurement and its contribution to epileptology as well as multiple foci localization approaches. The second theoretical part shows machine learning basics and its use for epilepsy treatment. The practical part starts with the description of steps needed to create the gamma method. It continues with the statistical analysis of the method. This analysis contains both gamma method alone and as a part of existing machine learning algorithm. It has been shown that the gamma method is a valuable specific parameter for localizing epileptic foci. Its addition to the machine learning model did not lead to a significant improvement in the performance of the model.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationPIVNIČKA, M. Implementace nové metody do modelu strojového učení na lokalizaci epileptického ložiska u pacientů s farmakorezistentní epilepsií [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.cs
dc.identifier.other150823cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/210842
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.subjectfarmakorezistentní epilepsiecs
dc.subjectepileptické ložiskocs
dc.subjectelektroencefalografiecs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectzóna vzniku záchvatucs
dc.subjectpharmacoresistant epilepsyen
dc.subjectepileptogenic focien
dc.subjectelectroencephalographyen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectseizure onset zoneen
dc.titleImplementace nové metody do modelu strojového učení na lokalizaci epileptického ložiska u pacientů s farmakorezistentní epilepsiícs
dc.title.alternativeImplementation of new method to machine learning model for epileptogenic zone localization in pharmacoresistant epilepsy patientsen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-15cs
dcterms.modified2023-06-16-08:34:00cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid150823en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.17 16:27:22en
sync.item.modts2025.01.17 14:06:51en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
8.99 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
284.44 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_150823.html
Size:
5.15 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_150823.html
Collections