Na této stránce naleznete přehled aktuálních témat výzkumných prací, které nabízíme studentům v rámci našich výzkumných aktivit. Témata je možná realizovat ve formě seminárních prací na specializované semináře nebo ve formě závěrečné kvalifikační práce. Pokud vás některé z témat zaujme nebo máte vlastní nápad na výzkum, neváhejte nás kontaktovat.
Nabídka výzkumných témat
Aplikace segmentace obrazu ve zdravotnictví (RNDr. Petr Kubera, Ph.D.)
Cílem práce je provést rešerši existujících modelů pro segmentaci obrazu např. modelů U-Net, DeepLabV3+, BESNet, ResUNet , YOLO pro data získaná pomocí RTG, MRI. Nabízí se možnost zkoumat vliv konkrétního preprocesingu na daný model, dále pak porovnání výšeuvedených modelů mezi sebou v různých metrikách např. Sørensen–Dice coefficient, Jaccard index apod. Modely není nutné programovat, bude použita stávající volně dostupná implementace.
Počítačové zpracování elektromyografického signálu (doc. RNDr. Zbyšek Posel, Ph.D.)
Cílem práce je využít metody zpracování elektromyografického signálu (klasické dekompoziční metody nebo metody založené na neuronových sítích) pro rekonstrukci aktivity jednotlivých motorických neuronů z měření pomocí povrchových elektrod a poskytnout tak lékařům a fyzioterapeutům, detailní vhled do funkce vyšetřovaného svalu.
Řešené práce:
- Aplikace rekurentních neuronových sítí pro zpracování elektromyografického signálu (Bc. Daniel Moudrý)
- Aplikace konvolučních neuronových sítí pro zpracování elektromyografického signálu (Bc. Jiří Brož)
- Počítačová dekompozice povrchového elektromyografického signálu (Barbora Ani)
Segmentace a klasifikace alveolárních buněk na snímcích z flexibilní bronchoskopie (doc. RNDr. Zbyšek Posel, Ph.D.)
Cílem práce je jednak otestovat metody a přístupy pro segmentaci alveolárních buněk ze snímků pořízených při flexibilní bronchoskopii a následně i metody pro jejich klasifikaci do jednotlivých skupin tak, aby bylo možné celý proces vyšetření co nejlépe automatizovat. Testované metody budou zejména z oblasti konvolučních neuronových sítí a segmentačních algoritmů typu Watershed. V rámci práce budou testovány jednotlivé kroky od předzpracování snímku (včetně jeho pořízení), přes segmentaci, až po jeho klasifikaci.
Řešené práce:
- Segmentace buněk na snímcích z mikroskopu (Bc. Petr Fridrich)
- Segmentace buněk na snímcích z mikroskopu za použití neuronových sítí (Bc. Daniel Zavičár)
Detekce a odstranění artefaktů ve fyziologických signálech měřených při traumatickém poranění mozku (doc. RNDr. Zbyšek Posel, Ph.D.)
Cílem práce je navrhnout a otestovat přístup pro včasnou detekci artefaktů ve fyziologických signálech měřených při traumatickém poranění mozku a pro jejich odstranění před výpočtem sledovaných veličin. Jedná se zejména o signály krevního a nitrolebního tlaku, které se využívají pro výpočet indikátoru, tzv. cerebrálního perfuzního tlaku. Pro detekci a odstranění artefaktů budou testovány zejména klasické metody zpracování signálu, ale i například konvoluční neuronové sítě a predikční metody pro výboje časových řad.
Řešené práce:
- Včasná detekce artefaktů ve fyziologických signálech (Saliha Afzaal)