Detail práce

Analýza a klasifikace dat ze snímače mozkové aktivity

Diplomová práce Student: Persich Alexandr Akademický rok: 2019/2020 Vedoucí: Szőke Igor, Ing., Ph.D.
Název anglicky
Data Analysis and Clasification from the Brain Activity Detector
Jazyk práce
český
Abstrakt

Tato práce se zabývá snímáním, zpracováním a klasifikací mozkové aktivity snímané pomocí brain-computer interface (BCI) zařízení od společnosti OpenBCI a možnostmi využití mozkové aktivity vyvolané představovaným pohybem končetin k ovládání aplikace. K řešení zadaného problému jsou využity metody pro zpracování signálu a strojového učení. Podařilo se vytvořit program umožňující snímání, zpracovávání a klasifikaci mozkové aktivity pomocí umělé neuronové sítě. Průměrná přesnost klasifikace na umělých datech je 99.156%. Na datech reálných se podařilo dosáhnout průměrné přesnosti 73.71%. 

Klíčová slova

elektroencefalografie, EEG, brain-computer interface, BCI, OpenBCI, strojové učení, neuronová síť, klasifikace

Ústav
Ústav počítačové grafiky a multimédií FIT VUT v Brně
Studijní program
Informační technologie, obor Bezpečnost informačních technologií
Soubory
Stav
obhájeno, hodnocení B
Obhajoba
16. července 2020
Oponent
Grézl František, Ing., Ph.D.
Průběh obhajoby

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B.

Otázky u obhajoby
  1. Vysvětlete rozdíl mezi rozdělením dat do tří a šesti kategorií, diskutujte potenciální nebezpečí tohoto přístupu. Pro jedno nahrávací sezení předveďte tabulku s dobou trvání jednotlivých tříd.
  2. Pro experiment dosahující nejlepších výsledku pro "motor imaginary" předveďte konfuzní matici (confussion matrix) a komentujte.
  3. Jaká je dle Vaší zkušenosti největší přednost a co je největším nedostatkem zařízení pro snímání mozkové aktivity.
  4. Uveďte, k čemu se při trénování neuronových sítí používá validační sada (cross-validation set)
  5. Uveďte typickou strukturu neuronové sítě - velikosti jednotlivých vrstev.
    • Zkoušel jste i odlišné snímače?
    • Jaká je souvislost mezi real-time zpracováním a použitím javascriptu?
Komise
Drahanský Martin, prof. Ing., Dipl.-Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), předseda
Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Lengál Ondřej, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Malinka Kamil, Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Polčák Libor, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Veselý Vladimír, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Citace
PERSICH, Alexandr. Analýza a klasifikace dat ze snímače mozkové aktivity. Brno, 2020. Diplomová práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2020-07-16. Vedoucí práce Szőke Igor. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/22257/
BibTeX 
@mastersthesis{FITMT22257,
    author = "Alexandr Persich",
    type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Anal\'{y}za a klasifikace dat ze sn\'{i}ma\v{c}e mozkov\'{e} aktivity",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2020,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/22257/"
}

Závěrečné práce

Nahoru