Neuronové sítě pro zpracování záznamů elektrické aktivity mozku

Kesl, Radomír

Neuronové sítě pro zpracování záznamů elektrické aktivity mozku

dc.contributor.advisor	Mouček Roman, doc. Ing. Ph.D.	cs
dc.contributor.author	Kesl, Radomír	cs
dc.contributor.referee	Khoshkhooy Titkanlou Maryam	cs
dc.date.accepted	2024-08-27
dc.date.accessioned	2025-03-13T16:02:21Z
dc.date.available	2023-10-02
dc.date.available	2025-03-13T16:02:21Z
dc.date.issued	2024-06-20
dc.date.submitted	2024-06-20
dc.description.abstract	Rozdíly mezi lidskými mozky mohou způsobit značné komplikace při klasifikaci EEG záznamů. Tato práce si klade za cíl zodpovědět otázku, zda podobnosti mezi subjekty, jako je věk a pohlaví, mohou být použity k trénování unikátních klasifikátorů pro každou skupinu a dosáhnout tak lepší výkonnosti. Velký dataset 62 subjektů s dostupnými demografickými informacemi je použit k trénování modelů s vlastní architekturou typu CNN-LSTM. Experiment selhává, dosahujíc přesností blízko nebo dokonce pod úrovní náhodného hádání, což je pravděpodobně způsobeno nedostatečnou složitostí použité architektury.	cs
dc.description.abstract-translated	The differences between human brains can cause major complications when trying to classify EEG recordings. This work aims to answer the question of whether similarities between subjects, such as age and gender, can be used to train unique classifiers for each group and achieve better performance. A large dataset of 62 subjects with available demographic information is used to train models with a custom CNN-LSTM architecture. The experiment fails, achieving accuracies close to or even below random guessing, likely caused by insufficient complexity of the used architecture.	en
dc.description.department	Katedra informatiky a výpočetní techniky	cs
dc.description.result	Obhájeno	cs
dc.format	35
dc.identifier	96954
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11025/58608
dc.language.iso	en
dc.publisher	Západočeská univerzita v Plzni	cs
dc.rights	Plný text práce je přístupný bez omezení	cs
dc.rights.access	openAccess	cs
dc.subject	elektro-encefalografie	cs
dc.subject	rozhraní mozek-počítač	cs
dc.subject	představa pohybu	cs
dc.subject	hluboké učení	cs
dc.subject.translated	Electroencephalography	en
dc.subject.translated	Brain-computer interface	en
dc.subject.translated	Motor imagery	en
dc.subject.translated	Deep learning	en
dc.thesis.degree-grantor	Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd	cs
dc.thesis.degree-level	Bakalářský	cs
dc.thesis.degree-name	Bc.	cs
dc.thesis.degree-program	Informatika a výpočetní technika	cs
dc.title	Neuronové sítě pro zpracování záznamů elektrické aktivity mozku	cs
dc.title.alternative	Neural networks for processing recordings of brain electrical activity	en
dc.type	bakalářská práce	cs
local.files.count	6	*
local.files.size	27012728	*
local.has.files	yes	*
local.relation.IS	https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=96954