Návrh a realizace softwaru pro automatizovanou analýzu mozkových aktivací z funkční magnetické rezonance pomocí umělé inteligence – Ondřej Burkot
Ondřej Burkot
Master's thesis
Návrh a realizace softwaru pro automatizovanou analýzu mozkových aktivací z funkční magnetické rezonance pomocí umělé inteligence
Design and Implementation of Artificial Intelligence-Based Software for Automated Analysis of Brain Activations from Functional Magnetic Resonance Imaging
Abstract:
V rámci této práce bylo využito umělé inteligence, konkrétně konvolučních neuronových sítí, pro automatické zpracování aktivací snímků funkční magnetické rezonance. Funkční magnetická rezonance (fMRI) je moderní snímkovací metoda pro mapování šedé mozkové kůry. Během fMRI akvizice je dobrovolníkem, případně pacientem, prováděna určitá úloha, např. pohyb levé horní končetiny, během které je MR skenerem …moreAbstract:
In this work, artificial intelligence, specifically convolutional neural networks, are used to automatically threshold activations of functional magnetic resonance images. Functional magnetic resonance (fMRI) is a modern imaging method for mapping the gray matter of the cerebral cortex. During an fMRI acquisition, a volunteer or a patient, performs a specific task, e.g. movomenet of of the left upper …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 4. 2024
Identifier:
http://hdl.handle.net/10084/153729
Thesis defence
- Date of defence: 4. 6. 2024
- Supervisor: Radek Martinek
- Reader: Ondřej Kalita
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
BURKOT, Ondřej. \textit{Návrh a realizace softwaru pro automatizovanou analýzu mozkových aktivací z funkční magnetické rezonance pomocí umělé inteligence}. Online. Master's thesis. Ostrava: VŠB - Technical University of Ostrava, Fakulta elektrotechniky a informatiky. 2024. Available from: https://theses.cz/id/fo7he8/.
Full text of thesis
Accessibility: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: VŠB – Technická univerzita OstravaVSB – Technical University of Ostrava
Fakulta elektrotechniky a informatikyMaster programme:
Biomedicínské inženýrství
Theses on a related topic
-
Automatic Recognition of User Interface States Using Convolutional Neural Networks
Klára Petrovičová -
Modelling small-RNA binding using Convolutional Neural Networks
Eva Klimentová -
Visualization of hidden layers in convolutional neural networks
Jakub Hruška -
Segmentation of Dense Cell Populations using Convolutional Neural Networks
Filip Lux -
Interpretation techniques for deep neural networks in digital histopathology
Martin Krebs -
Tomographic back-projection of either sparse or low-quality projection views, based on convolutional neural networks (CNN)
Payal JAIN -
Využití strojového učení pro predikci časových řad u počítačové komunikace
Aleš Kašpárek