Hodnocení komplexity signálu ve zpracování zobrazení pomocí funkční magnetické rezonance
Signal complexity evaluation in the processing of functional magnetic resonance imaging
diplomová práce (OBHÁJENO)
![Náhled dokumentu](/bitstream/handle/20.500.11956/39807/thumbnail.png?sequence=8&isAllowed=y)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/39807Identifikátory
SIS: 77118
Kolekce
- Kvalifikační práce [11266]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Dvořák, Jiří
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Teoretická informatika
Katedra / ústav / klinika
Katedra softwaru a výuky informatiky
Datum obhajoby
21. 5. 2012
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Čeština
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
komplexita, fMRI, entropie, regularita, bipolární poruchaKlíčová slova (anglicky)
complexity, fMRI, entropy, regularity, bipolar diseaseZobrazení pomocí funkční magnetické rezonance je v současné době nejpoužívanějším nástrojem pro zkoumání mozkové aktivity lidí a zířat. Předmětem dobývání znalostí z naměřených dat je typicky lokalizace struktur mozku aktivovaných během kognitivního úkolu, která je standardně vyhodnocována pomocí lineárního modelu či korelačních metod. Pro tento účel ale bylo některými autory navrženo také užití různých metod pro hodnocení komplexity signálu, které by mohly překonávat řadu omezení standardních metod zejména díky nezávislosti na a priori znalostech o vlastnostech dat. Tato práce vysvětluje možnosti využití metod hodnocení komplexity včetně aspektů jejich konfigurace a navrhuje dosud nepublikované srovnání metod při aplikaci na simulovaná data splňující očekávané biologické charakteristiky. Z výsledků evaluace vyplývá malý význam užití těchto metod v případech, kdy bylo možné zároveň použít i standardní metody. Hodnocení komplexity pomocí aproximativní entropie bylo v rámci evaluace shledáno účinným nástrojem v případě porovnání regularity signálu, vlastnosti nezjistitelné standardními metodami. Metody pro hodnocení regularity signálu nastavené na základě výsledků evaluace byly následně aplikovány na data naměřená v rámci studie zabývající se výzkumem emocí u pacientů s bipolární poruchou a bylo zjištěno, že...
Functional magnetic resonance imaging has been recently the most common tool for examining the neural activity in human and animals. The goal of a typical data-mining challenge is the localisation of brain areas activated during a cognitive task which is usually performed using a linear model or correlation methods. For this purpose several authors have proposed the use of methods evaluating signal complexity which could possibly overcome some of the shortcomings of the standards methods due to their independence on a priori knowledge of data characteristics. This work explains possibilities of using such methods including aspects of their configuration and it proposes an evaluation of performance of the methods applied on simulated data following expected biological characteristics. The results of the evaluation of performance showed little advantage of these methods over the standard ones in cases when the standard methods were possible to apply. However, some of the methods evaluating signal complexity were found useful for determining the regularity of signals which is a feature that cannot be assessed by the standard methods. Optimal parameters of the methods evaluating signal regularity were determined on simulated data and finally the methods were applied on the data examining emotional processing of...