Klasifikace ADHD pomocí obrazových dat
Imaging-Based Diagnostic Classification of ADHD
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Ester Primasová
Vedoucí práce
Friedjungová Magda
Oponent práce
Kalvoda Tomáš
Studijní obor
Znalostní inženýrstvíStudijní program
InformatikaInstituce přidělující hodnost
katedra aplikované matematikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Diplomová práce s názvem Diagnostická klasifikace ADHD na základě zobrazovacích metod se zabývá výzkumem existujících technik diagnostiky ADHD se speciálním zřetelem na snímky funkční magnetické rezonance (fMRI). Autorka diplomové práce nabízí vlastní model pro klasifikaci ADHD diagnostiky, a to skrze využití zobrazovací metody fMRI a hlubokých neuronových sítí. V diplomové práci jsou následně porovnány výsledky autorčina modelu s existujícími klasifikačními modely používající data z Celosvětové soutěže ADHD-200. Autorka diplomové práce potvrzuje funkčnost vlastního modelu, který nabízí výsledky diagnostiky ADHD srovnatelné s existujícími metodami zobrazení. Diplomová práce nabízí prostor pro další a hlubší výzkum, který by autorčin model mohl etablovat v prostředí medicínské diagnostiky The thesis entitled Imaging-Based Diagnostic Classification of ADHD deals with the research of existing techniques for ADHD diagnosis with special reference to functional magnetic resonance imaging (fMRI). The author of the thesis proposes her own model for ADHD diagnostic classification through the use of fMRI imaging and deep neural networks. The thesis then compares the results of the author's model with existing classification models using data from the ADHD-200 Worldwide Competition. The author's thesis confirms the performance of her own model, which offers ADHD diagnostic results comparable to existing imaging methods. The thesis offers scope for further and deeper research to establish the author's model in a medical diagnostic setting.
Kolekce
- Diplomové práce - 18105 [164]