Rozpoznávání vizuálních podnětů z obrazových dat funkční magnetické rezonance

Bc. Matyáš Kuhn

Master's thesis

Visual stimuli recognition based on data from functional magnetic resonance imaging

Abstract:

Tato diplomová práce se věnuje problematice spojené s rozpoznáváním podnětů, stimulujících subjekt během vizuálního oddball experimentu, na základě obrazů z funkční magnetické rezonance. Zásadním krokem přistoupením k rozpoznávání je extrakce příznaků, na základě kterých jsou nové obrazy zařazovány k příslušným třídám podnětů. K extrakci příznaků se v této práci přistupuje pomocí statistické parametrické analýzy, která dokáže nalézt místa se statisticky významně odlišnou reakcí na sledované podněty. Tato místa jsou použita jako příznaky při rozpoznávání, které probíhá pomocí stratifikované klasifikace a s použitím klasifikátorů SVM a metod nejbližšího souseda.

Abstract:

This thesis deals with problems associated with recognition of stimuli, which are presented to subject during visual oddball experiment. Recognition is based on images from functional magnetic resonance imaging acquired during experiment. Before recognition can be succesfully used, it is crucial to select features, which are strongly related to response on presented stimuli. In this thesis, features are chosen based on the statistical parametric mapping, which can find brain locations, where are significant differences between response on each of stimuli class. then, these features are used for recognition, which is done by stratified classification with use of SVM and nearest neighbour classificators.

Keywords

funkční magnetická rezonance, fMRI, oddball, rozpoznávání, klasifikace, stratifikovaná klasifikace, experiment, statistické parametrické mapování, SPM, functional magnetic resonance imaging, recognition, classification, stratified classification, SVM, statistical parametric mapping

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 21. 5. 2012

Thesis defence

• Date of defence: 20. 6. 2012
• Supervisor: doc. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Science

Master programme / field:
Biology / Mathematical Biology