{"id":{"repo_id":"brno-tech","oai_identifier":"oai:dspace.vut.cz:11012/213860"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/brno-tech/oai:dspace.vut.cz:11012/213860","repository":{"repo_id":"brno-tech","name":"Brno University of Technology","base_url":"https://dspace.vut.cz/oai/request"},"display":{"title":"Nástroj pro automatické hodnocení kvality EEG dat","abstract":"Tato práce se zabývá návrhem nástroje pro automatické hodnocení kvality EEG dat. V teoretické části práce se nachází teoretický základ z oblasti anatomie centrální nervové soustavy a mozku, následuje popis vzniku a šíření akčního potenciálu nervovou soustavou. Dále se teoretická část práce věnuje elektroencefalografii (EEG) a popisem EEG záznamu včetně typických artefaktů v něm. Následuje popis používaných metod pro detekci a odstranění artefaktů. Především se jedná o metody extrahující příznak kvality dat. V praktické části práce se nachází popis návrhu nástroje pro automatické hodnocení kvality EEG, jeho testování na umělých a reálných datech. Poslední část práce se věnuje diskusi výsledků s ohledem na úspěšnost detekce kanálů nebo úseků s artefakty a možné další rozšíření nástroje.","abstract_html":"Tato práce se zabývá návrhem nástroje pro automatické hodnocení kvality EEG dat. V teoretické části práce se nachází teoretický základ z oblasti anatomie centrální nervové soustavy a mozku, následuje popis vzniku a šíření akčního potenciálu nervovou soustavou. Dále se teoretická část práce věnuje elektroencefalografii (EEG) a popisem EEG záznamu včetně typických artefaktů v něm. Následuje popis používaných metod pro detekci a odstranění artefaktů. Především se jedná o metody extrahující příznak kvality dat. V praktické části práce se nachází popis návrhu nástroje pro automatické hodnocení kvality EEG, jeho testování na umělých a reálných datech. Poslední část práce se věnuje diskusi výsledků s ohledem na úspěšnost detekce kanálů nebo úseků s artefakty a možné další rozšíření nástroje.","abstract_has_math":false,"creators":["Meloun, Jan"],"institution":"Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií","degree_name":null,"degree_level":null,"degree_discipline":null,"degree_department":null,"school":null,"contributors":[],"advisors":["Lamoš, Martin"],"committee_chairs":[],"committee_members":[],"year":null,"date_issued":"","date_published":null,"updated_at":"2026-07-24T01:22:37Z","subjects":["Elektroencefalografie","skalpový záznam EEG","kvalita EEG dat","automatické hodnocení kvality dat","extrakce příznaků","koeficient špičatosti","maximální gradient","odhad hustoty výkonového spektra","amplituda kvadratického průměru","míra průchodu nulou","metoda podpůrných vektorů","MATLAB","sada nástrojů FieldTrip","Electroencephalography","EEG scalp recording","EEG data quality","automatic data quality assessment","feature extraction","kurtosis","maximum gradient","power spectrum density estimation","root mean square amplitude","zero crossing rate","support vector machine","FieldTrip toolbox."],"languages":["cs"],"rights":["Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení"],"rights_urls":[],"identifier_entries":[{"key":"dc:identifier.other","label":"Dc Identifier Other","values":["153841"],"render_values":[{"text":"153841","href":null,"code":true}]}]},"links":{"outbound_url":"http://hdl.handle.net/11012/213860","outbound_label":"Handle","outbound_source":"dc:identifier.uri"},"metadata_groups":[{"id":"people","label":"People","entries":[{"key":"dc:contributor.advisor","label":"Advisor","values":["Lamoš, Martin"]},{"key":"dc:creator","label":"Author","values":["Meloun, Jan"]}]},{"id":"academic_context","label":"Academic Context","entries":[{"key":"dc:publisher","label":"Institution","values":["Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií"]},{"key":"dc:type","label":"Dc Type","values":["Text"]},{"key":"thesis:institution_name","label":"Thesis Institution Name","values":["Ing."]}]},{"id":"subjects_keywords","label":"Subjects and Keywords","entries":[{"key":"dc:subject","label":"Dc Subject","values":["Elektroencefalografie","skalpový záznam EEG","kvalita EEG dat","automatické hodnocení kvality dat","extrakce příznaků","koeficient špičatosti","maximální gradient","odhad hustoty výkonového spektra","amplituda kvadratického průměru","míra průchodu nulou","metoda podpůrných vektorů","MATLAB","sada nástrojů FieldTrip","Electroencephalography","EEG scalp recording","EEG data quality","automatic data quality assessment","feature extraction","kurtosis","maximum gradient","power spectrum density estimation","root mean square amplitude","zero crossing rate","support vector machine","FieldTrip toolbox."]}]},{"id":"language_rights","label":"Language and Rights","entries":[{"key":"dc:language.iso","label":"Language (ISO)","values":["cs"]},{"key":"dc:rights","label":"Dc Rights","values":["Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení"]}]},{"id":"identifiers","label":"Identifiers","entries":[{"key":"dc:identifier.other","label":"Dc Identifier Other","values":["153841"]},{"key":"dc:identifier.uri","label":"Identifier URI","values":["http://hdl.handle.net/11012/213860"]}]},{"id":"additional","label":"Additional Metadata","entries":[{"key":"dc:description.abstract","label":"Abstract","values":["Tato práce se zabývá návrhem nástroje pro automatické hodnocení kvality EEG dat. V teoretické části práce se nachází teoretický základ z oblasti anatomie centrální nervové soustavy a mozku, následuje popis vzniku a šíření akčního potenciálu nervovou soustavou. Dále se teoretická část práce věnuje elektroencefalografii (EEG) a popisem EEG záznamu včetně typických artefaktů v něm. Následuje popis používaných metod pro detekci a odstranění artefaktů. Především se jedná o metody extrahující příznak kvality dat. V praktické části práce se nachází popis návrhu nástroje pro automatické hodnocení kvality EEG, jeho testování na umělých a reálných datech. Poslední část práce se věnuje diskusi výsledků s ohledem na úspěšnost detekce kanálů nebo úseků s artefakty a možné další rozšíření nástroje.","This thesis deals with designing a tool for automatically evaluating the quality of electroencephalographic data. In the theoretical part of the thesis, there is a theoretical basis in the anatomy of the central nervous system and the brain, followed by a description of the origin and propagation of the action potential through the nervous system. Furthermore, the theoretical part of the work is devoted to electroencephalography (EEG) and the description of the EEG recording, including typical artefacts in it. The following describes the methods used to detect and remove artefacts. These are primary methods for extracting data quality features. The practical part of the thesis contains a description of the design of a tool for automatic EEG quality assessment and its testing on artificial and real data. The last part of the work is devoted to the discussion of the results of the success of the detection of channels or sections with artefacts and the possible further extension of the tool."]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Nástroj pro automatické hodnocení kvality EEG dat"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["Lamoš, Martin"],"dc:creator":["Meloun, Jan"],"dc:description.abstract":["Tato práce se zabývá návrhem nástroje pro automatické hodnocení kvality EEG dat. V teoretické části práce se nachází teoretický základ z oblasti anatomie centrální nervové soustavy a mozku, následuje popis vzniku a šíření akčního potenciálu nervovou soustavou. Dále se teoretická část práce věnuje elektroencefalografii (EEG) a popisem EEG záznamu včetně typických artefaktů v něm. Následuje popis používaných metod pro detekci a odstranění artefaktů. Především se jedná o metody extrahující příznak kvality dat. V praktické části práce se nachází popis návrhu nástroje pro automatické hodnocení kvality EEG, jeho testování na umělých a reálných datech. Poslední část práce se věnuje diskusi výsledků s ohledem na úspěšnost detekce kanálů nebo úseků s artefakty a možné další rozšíření nástroje.","This thesis deals with designing a tool for automatically evaluating the quality of electroencephalographic data. In the theoretical part of the thesis, there is a theoretical basis in the anatomy of the central nervous system and the brain, followed by a description of the origin and propagation of the action potential through the nervous system. Furthermore, the theoretical part of the work is devoted to electroencephalography (EEG) and the description of the EEG recording, including typical artefacts in it. The following describes the methods used to detect and remove artefacts. These are primary methods for extracting data quality features. The practical part of the thesis contains a description of the design of a tool for automatic EEG quality assessment and its testing on artificial and real data. The last part of the work is devoted to the discussion of the results of the success of the detection of channels or sections with artefacts and the possible further extension of the tool."],"dc:identifier.other":["153841"],"dc:identifier.uri":["http://hdl.handle.net/11012/213860"],"dc:language.iso":["cs"],"dc:publisher":["Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií"],"dc:rights":["Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení"],"dc:subject":["Elektroencefalografie","skalpový záznam EEG","kvalita EEG dat","automatické hodnocení kvality dat","extrakce příznaků","koeficient špičatosti","maximální gradient","odhad hustoty výkonového spektra","amplituda kvadratického průměru","míra průchodu nulou","metoda podpůrných vektorů","MATLAB","sada nástrojů FieldTrip","Electroencephalography","EEG scalp recording","EEG data quality","automatic data quality assessment","feature extraction","kurtosis","maximum gradient","power spectrum density estimation","root mean square amplitude","zero crossing rate","support vector machine","FieldTrip toolbox."],"dc:title":["Nástroj pro automatické hodnocení kvality EEG dat"],"dc:type":["Text"],"thesis:institution_name":["Ing."]},"updated_at":"2026-07-24T01:22:37Z"}