Možnosti užití multimodální vektorové reprezentace dat v oblasti personalizované medicíny

Košan, Pavel

Možnosti užití multimodální vektorové reprezentace dat v oblasti personalizované medicíny

dc.contributor.advisor	Klečková Jana, doc. Dr. Ing.	cs
dc.contributor.author	Košan, Pavel	cs
dc.contributor.referee	Kryl Martin, Ing.	cs
dc.date.accepted	2025-06-16
dc.date.accessioned	2026-02-20T23:00:21Z
dc.date.available	2024-09-09
dc.date.available	2026-02-20T23:00:21Z
dc.date.issued	2025-05-14
dc.date.submitted	2025-05-14
dc.description.abstract	Tato diplomová práce se věnuje problematice multimodálních vektorových reprezentací dat. V teoretické části jsou popsány principy reprezentace dat ve vektorovém prostoru a přístupy k vytváření multimodálních vektorových reprezentací pomocí metod hlubokého učení. Dále je představena personalizovaná medicína a možnosti využití multimodálních AI modelů v této oblasti. Praktická část práce se zaměřuje na návrh a implementaci aplikace pro predikci funkčního výstupu pacienta s cévní mozkovou příhodou (CMP) a porovnání s jinými historickými případy. Aplikace využívá model, který kombinuje klinická tabulková data a 3D CT perfuzní skeny mozku. Řešení může být využito např. pro plánování rehabilitace pacienta.	cs
dc.description.abstract-translated	This diploma thesis deals with the issue of multimodal vector representations of data. The theoretical part describes the principles of data representation in vector space and approaches to creating multimodal vector representations using deep learning methods. The area of personalized medicine and the possibilities of using multimodal AI models in this area are also presented. The practical part of the work focuses on the design and implementation of an application for predicting the functional outcome of a patient with a stroke (CMP) and comparing it with other historical cases. The application uses a model that combines clinical tabular data and 3D CT perfusion scans of the brain. The solution can be used, for example, for planning patient rehabilitation.	en
dc.description.department	Katedra informatiky a výpočetní techniky	cs
dc.description.result	Obhájeno	cs
dc.format	71
dc.identifier	100273
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11025/66270
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Západočeská univerzita v Plzni	cs
dc.rights	Plný text práce je přístupný bez omezení	cs
dc.rights.access	openAccess	cs
dc.subject	vektorové reprezentace	cs
dc.subject	multimodalita	cs
dc.subject	strojové učení	cs
dc.subject	hluboké neuronové sítě	cs
dc.subject	hluboké učení	cs
dc.subject	kontrastní ztráta	cs
dc.subject	mrtvice	cs
dc.subject	multimodální fúze	cs
dc.subject	personalizovaná medicína	cs
dc.subject	AI	cs
dc.subject.translated	vector representation	en
dc.subject.translated	multimodality	en
dc.subject.translated	machine learning	en
dc.subject.translated	deep neural networks	en
dc.subject.translated	deep learning	en
dc.subject.translated	kontrastive learning	en
dc.subject.translated	stroke	en
dc.subject.translated	multimodal fusion	en
dc.subject.translated	personalised medicine	en
dc.subject.translated	AI	en
dc.thesis.degree-grantor	Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd	cs
dc.thesis.degree-level	Navazující	cs
dc.thesis.degree-name	Ing.	cs
dc.thesis.degree-program	Softwarové a informační systémy	cs
dc.title	Možnosti užití multimodální vektorové reprezentace dat v oblasti personalizované medicíny	cs
dc.title.alternative	Possibilities of using multimodal vector data representation in the field of personalized medicine	en
dc.type	diplomová práce	cs
local.files.count	7	*
local.files.size	2637615496	*
local.has.files	yes	*
local.relation.IS	https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=100273