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
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 ze snímků pořízených fluorescenčním mikroskopem (Petr Fridrich)
- Segmentace buněk na snímcích z mikroskopu (Bc. Petr Fridrich)
- Segmentace buněk na snímcích z mikroskopu za použití neuronových sítí (Bc. Daniel Zavičár)
- Vytváření bounding boxů ve snímcích buněk pořízených optickým mikroskopem (Petr Kotlan)
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:
- Počítačová analýza biologických signálů (Vojtěch Stránský)
- Detekce událostí v EKG signálu s využitím vlnkové transformace (Martin Ševčík)
- Včasná detekce artefaktů ve fyziologických signálech (Saliha Afzaal)
- Automatická detekce anomálií a artefaktů v signálech nitrolebního a arteriálního tlaku (Jakub Kopecký)
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.
Zpracování lékařských zpráv (RNDr. Jiří Škvára, Ph.D.)
Využití metod textové analýzy pro zjištění sentimentu lékaře z lékařské zprávy pro posouzení, zda se jedná o pozitivní či negativní nález. Dále je důraz kladen na ověření možnosti extrakce a parametrů pacienta z lékařské zprávy využitím sémantické analýzy či jazykových modelů. Pro práci budou využita data dostupná ze serveru kaggle.com. která mimo samotných lékařských zpráv obsahuje také rentgenové snímky pacientů.
Analýza šumu v rentgenových snímcích (RNDr. Jiří Škvára, Ph.D.)
Při zpracování obrazu bývá prvním krokem obvykle potlačení šumu zvoleného snímku. V případě rentgenových snímků se projevují šumy spojené s metodou snímání, které jsou náročné na potlačení. Navíc je vzhledem k povaze snímků náročné vizuální kontrolou potvrdit, zda došlo k dostatečnému potlačení šumu. Cílem práce by tedy měla být explorační analýza dostupných rentgenových snímků s důrazem na charakterizaci jednotlivých typů šumu a určení jejich procentuálního zastoupení. Taková charakteristika pak může posloužit k lepšímu trénování modelů segmentace obrazu.
Vývoj nástroje pro převod mezi formáty vybraných simulačních balíčků (RNDr. Jiří Škvára, Ph.D.)
V oblasti počítačových simulací molekulárních systémů existuje celá řada simulačních balíčků, které umožňují relativně snadno efektivně modelovat chování molekul v chemických procesech jako je například čištění vzduchu, separace léčiv a podobně. Chování jednotlivých molekul je v těchto nástrojích popsáno sadou parametrů popisující interakce molekuly s jejím okolím (obvykle nazýváno jako forcefield). Při spolupráci různých skupin však často dochází k tomu, že se používají různé simulační balíčky, jejichž soubory s interakčními parametry jsou navzájem nekompatibilní. Cílem této práce je navrhnout intuitivní nástroj ve formě webové služby, který bude schopen převádět vstupní formáty mezi jednotlivými balíčky. V případě, že některé parametry budou nekompatibilní, měl by nástroj umět pomocí numerických metod provést přepočet z jednoho typu interakce na jiný.
Využití interaktivních technologií pro terapeutické intervence (Ing. Mgr. Pavel Beránek)
Výzkum se zaměřuje na využití interaktivních technologií, zejména videoherních enginů a AI agentů, při vývoji aplikací podporujících terapeutické intervence u pacientů s různorodými obtížemi. Příkladem praktické aplikace může být využití virtuální reality pro trénink prostorové navigace u pacientů s Alzheimerovou chorobou nebo vytvoření animovaného chatbota využívajícího rozšířenou realitu a velké jazykové modely k podpoře rozvoje komunikačních a paměťových dovedností.
Výzkum kombinuje moderní nástroje jako Blender, Unity Engine, Unreal Engine, a programovací jazyky C# a Python, přičemž klíčovou roli hrají transformátorové modely pro zajištění přirozené interakce a personalizace terapeutických scénářů. Témata jsou vhodná pro studenty, kteří chtějí vytvářet složitější aplikace s optimalizovaným uživatelským prožitkem (UX) na míru pro pacienty.
Řešené práce:
- Vývoj simulátoru hororového zážitku ve virtuální realitě (Michaela Kadlčková)
- VR Therapy: platforma pro trénink kognitivních dovedností pacientů postižených Alzheimerovou nemocí (Bc. Anna Trejdlová)
Využití metod strojového učení pro výzkum fázového chování kopolymerních systémů (Ing. Mgr. Pavel Beránek)
Kopolymery představují moderní, na míru připravitelné funkční nanomateriály s širokým potenciálem využití ve zdravotnictví (nosiče léčiv), chemické syntéze (katalyzátory), ochraně životního prostředí (filtrace tekutin) a elektronice (tenkovrstvé tranzistory). Tyto materiály se skládají z molekulárních řetězců s různorodým složením (diblokové, triblokové, gradientní, taperované kopolymery), rozmanitými architekturami (blokové, hvězdicové, kartáčové) a nacházejí se v různých prostředích (rozpouštědlo, objemová fáze, 2D povrch). Jejich vlastnosti, jako je tuhost jednotlivých bloků nebo polydisperzita, určují jejich fázové chování a tvorbu specifických nanostruktur.
Simulace vývoje těchto nanostruktur se často potýká s omezeními, ať už jde o časovou náročnost nebo přesnost, která závisí na zvoleném modelu měřítkové škály (molekulární dynamika, disipativní částicová dynamika, spojité modely). Cílem tohoto výzkumu je využít pokročilé metody strojového učení k efektivní analýze a predikci chování těchto materiálů. To zahrnuje předběžnou klasifikaci potenciálních nanostruktur na základě průběžných fyzikálních dat, shlukování vlastností nanostruktur podle jejich podobnosti nebo generování umělých dat, která realisticky reprezentují vývoj struktur v simulacích. Tímto přístupem lze zásadně urychlit a zefektivnit výzkum kopolymerů, čímž se otevírají nové možnosti pro jejich praktické využití.
Hlavními nástroji pro práci jsou simulační balík LAMMPS a klastr grafických karet pro výpočty. Programovací jazyk může být libovolný. Tato práce je ideální pro studenty se zájmem o výzkum inovativních témat v oblasti fyziky nanomateriálů, kteří chtějí získat zkušenosti s moderními simulačními technikami, aplikací metod strojového učení a výpočetní fyzikou. Výzkum nabízí příležitost přispět k pokroku v oblasti funkčních nanostruktur s širokým praktickým uplatněním.
Řešené práce:
- Predikce vzniku stabilní a metastabilní semiflexibilní diblokové polymerní nanostruktury (David Holý)
Modelování a simulace mechanismů vývoje rakoviny a vlivu terapeutické intervence (Ing. Mgr. Pavel Beránek)
V roce 2022 zemřelo na rakovinu přibližně 10 milionů lidí a u dalších 20 milionů byla tato nemoc diagnostikována. Rakovina představuje jednu z nejzávažnějších nemocí současnosti, přičemž počet případů stále narůstá. Mechanismy jejího vývoje však zůstávají z velké části neprozkoumané. Proto vznikl relativně nový vědní obor výpočetní onkologie, jehož cílem je vytvářet a simulovat modely růstu rakoviny a jejich interakce s okolním prostředím.
Tento obor již dosáhl významného pokroku – například simulací vlivu imunoterapie na zastavení rakovinového bujení pomocí diskrétních modelů, jako jsou buněčné automaty a agentové systémy. Přesto však zůstává mnoho neprobádaných oblastí a příležitostí pro inovaci.
Cílem této práce je modelovat, optimalizovat nebo vytvářet nové mechanismy a modely, které dále rozšíří možnosti výpočetní onkologie. To zahrnuje návrh a implementaci modelů růstu rakoviny, analýzu vlivu různých faktorů (např. léčebných metod) na vývoj nádoru a optimalizaci simulací pro lepší predikci chování rakovinných buněk.
Hlavními nástroji pro práci je libovolný programovací jazyk, přičemž Python je doporučován díky široké škále knihoven pro simulace a datovou analýzu. Téma je vhodné pro studenty se zájmem o biologické procesy, simulace a interdisciplinární výzkum propojující biologii, informatiku a matematiku.