Aplikace metod pro rozšíření datové sady EEG záznamu

Lehečka, Jaroslav

Aplikace metod pro rozšíření datové sady EEG záznamu

dc.contributor.advisor	Šnejdar Pavel, Ing.
dc.contributor.author	Lehečka, Jaroslav
dc.contributor.referee	Brůha Petr, Ing.
dc.date.accepted	2022-8-30
dc.date.accessioned	2022-11-10T14:43:46Z
dc.date.available	2021-10-4
dc.date.available	2022-11-10T14:43:46Z
dc.date.issued	2022
dc.date.submitted	2022-6-23
dc.description.abstract	V současnosti je výzkum demence spojen s počítačovou vědou. Zpracovávání dat může být provedeno pomocí různých metod - hlavně strojového učení. Tyto metody vyžadují dostatek vstupních dat v náležité kvalitě. To je jediná cesta jak dosáhnou stanovených hodnot. Cílem této bakalářské práce je dogenerování syntetických dat pro větší robustnost klasifikačních algoritmů. Využito bylo různých metod (posun, šum, kombinace, GAN síť). Úpravou vstupních dat může být klasifikátor připraven i pro situace, kde je významně větší rušení nebo horší podmínky měření. Výsledky potvrzují, že použití strojového učení je možné pro rozšiřování datových souborů.	cs
dc.description.abstract-translated	These days is research on dementia is connected with computer science. Data processing could be performed using various methods - mainly machine learning. These methods require sufficient input data in the appropriate quality. This is the only way to reach the set valules. The aim of this bachelor thesis is generating synthetic datasets for larger ones and more robust algorithms using studied methods. Different methods were introduced and applied (shift, noise, combination, GAN network). With changes made on input datasets, would be a classifier prepared for noisy datasets or worse measurement conditions. The results confirm that the usage of machine learning is really possible for dataset augmentation.	en
dc.description.result	Obhájeno
dc.format	49 s. (72 000 znaků)
dc.identifier	89774
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11025/49931
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Západočeská univerzita v Plzni
dc.rights	Plný text práce je přístupný bez omezení
dc.subject	syntetická data	cs
dc.subject	elektroencefalografie	cs
dc.subject	eeg	cs
dc.subject	augmentace dat	cs
dc.subject	gan	cs
dc.subject	neuronová síť	cs
dc.subject	generative adversial network	cs
dc.subject	generování dat	cs
dc.subject.translated	synthetic data	en
dc.subject.translated	electroencephalography	en
dc.subject.translated	eeg	en
dc.subject.translated	data augmentation	en
dc.subject.translated	gan	en
dc.subject.translated	neural network	en
dc.subject.translated	generative adversial network	en
dc.subject.translated	data generation	en
dc.thesis.degree-grantor	Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd
dc.thesis.degree-level	Bakalářský
dc.thesis.degree-name	Bc.
dc.thesis.degree-program	Informatika a výpočetní technika
dc.title	Aplikace metod pro rozšíření datové sady EEG záznamu	cs
dc.title.alternative	Application of methods for generating EEG data	en
dc.type	bakalářská práce
local.relation.IS	https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=89774