Využití strojového učení pro klasifikaci epileptogenní tkáně po elektrické stimulaci

Simple item page
but.committeeIng. Jan Odstrčilík, Ph.D. (člen) Ing. Roman Jakubíček, Ph.D. (člen) Ing. Helena Škutková, Ph.D. (člen) Mgr. Bc. Darina Čejková, Ph.D. (člen) prof. Ing. Marek Penhaker, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D. (místopředseda)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Prof. Penhaker položil otázku na interpretaci výsledků co říká výsledná senzitivita? Přistoupila byste k řešení práce s momentálním poznáním jinak? Doc. Kolářová položila otázku na velikost datasetu. Byla použita i jiná forma stimulace kromě přímé? Dr. Jakubíček na základě čeho byly voleny biomarkery? Jaké příznaky jste vybírala? Dr. Škutková se zeptala na lineární korelaci. Na základě čeho byl hodnocený rozptyl lineární korelace? Studentka obhájila diplomovou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorCimbálník, Jancs
dc.contributor.authorFormánková, Zuzanacs
dc.contributor.refereeMívalt, Filipcs
dc.date.accessioned2023-06-09T06:53:51Z
dc.date.available2023-06-09T06:53:51Z
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractTato práce se zabývá elektrofyziologickými biomarkery epileptické aktivity po přímé elektrické stimulaci v klasifikaci epileptogenní tkáně. Mezi vhodné biomarkery byly zařazeny vysokofrekvenční oscilace, interiktální spiky, změny v konektivitě a výkon signálu ve frekvenčních pásmech. Biomarkery byly detekovány v iEEG záznamech a jejich reakce na přímou elektrickou stimulaci byla analyzována statistickými testy. Analýza biomarkerů prokázala vliv přímé elektrické stimulace na elektrofyziologické biomarkery epileptické aktivity. Relevantními biomarkery byly selekčními metodami vybrány výkon signálu ve frekvenčním pásmu 80-250 Hz, relativní entropie ve frekvenčním pásmu 250-600 Hz a lineární korelace. Pro klasifikaci epileptogenní tkáně byly implementovány modely strojového učení, konkrétně logistická regrese, metoda podpůrných vektorů a rozhodovací lesy. Metoda podpůrných vektorů prokázala nejvyšší senzitivitu (70,5 %) mezi modely, avšak celkové výsledky jsou nedostatečné (PPV 38,5 %, F1 skóre 42,9 %). Přestože klasifikační modely nedosáhly očekávaných výsledků, tato práce naznačuje potenciál elektrofyziologických biomarkerů pro identifikaci epileptogenních ložisek a poskytuje základ pro další výzkum v této oblasti.cs
dc.description.abstractThis thesis addresses electrophysiological biomarkers of epileptic activity after direct electrical stimulation in the classification of epileptogenic tissue. Suitable biomarkers included high-frequency oscillations, interictal spikes, changes in connectivity and signal power across frequency bands. Biomarkers were detected in iEEG recordings and their response to direct electrical stimulation was analyzed by statistical tests. Biomarker analysis demonstrated the effect of direct electrical stimulation on electrophysiological biomarkers of epileptic activity. Relevant biomarkers were selected by selection methods as signal power in the frequency band 80-250 Hz, relative entropy in the frequency band 250-600 Hz and linear correlation. Machine learning models, namely logistic regression, support vector machines and decision forest, were implemented for epileptogenic tissue classification. The support vector machines method showed the highest sensitivity (70,5 %) among the models, but the overall results were insufficient (PPV 38,5 %, F1 score 42,9 %). Despite the limitations in the performance of the classification models, this work highlights the potential of electrophysiological biomarkers in identifying epileptogenic foci and establishes a foundation for further research in the field.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationFORMÁNKOVÁ, Z. Využití strojového učení pro klasifikaci epileptogenní tkáně po elektrické stimulaci [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.cs
dc.identifier.other150842cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/210204
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.subjectEpilepsiecs
dc.subjectelektrická stimulace mozkucs
dc.subjectintrakraniální EEGcs
dc.subjectzóna začátku záchvatucs
dc.subjectbiomarkery epilepsiecs
dc.subjectstrojové učení.cs
dc.subjectEpilepsyen
dc.subjectelectrical brain stimulationen
dc.subjectintracranial EEGen
dc.subjectsiezure onset zoneen
dc.subjectepilepsy biomarkersen
dc.subjectmachine learning.en
dc.titleVyužití strojového učení pro klasifikaci epileptogenní tkáně po elektrické stimulacics
dc.title.alternativeThe classification of epileptogenic tissue after electrical stimulation using machine learningen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-08cs
dcterms.modified2023-06-08-09:08:59cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid150842en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2023.06.09 08:53:51en
sync.item.modts2023.06.09 08:14:59en
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:
6.18 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
33.3 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_150842.html
Size:
4.85 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_150842.html
Download
Collections
2023