GAJDOŠ, M. Porovnání metod efektivní a funkční konektivity ve funkční magnetické rezonanci [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2012.
Práce má v podstatě dvě části. V prvé v souladu se zadáním shrnuje přehledně poznatky ze základů fMRI a představuje hlavní analytické metody, které nacházejí aplikace také v oblasti neurovědní analýzy fMRI dat. V téže části pak definuje pojmy funkční a efektivní konektivity a popisuje - jako jednu z užívaných metod příslušné analýzy - dynamické kauzální modelování. Ve druhé aplikačně zaměřené části práce se pak zabývá zabývá analýzou obou zkoumaných modelů konektivity - DCM a GCM - na základě simulovaných dat, jež sám vytváří. Pro tuto počítačovou analýzu navrhl a implementoval specielní software, který je v práci podrobně popsán. Kromě tohoto technického díla jsou výstupem práce také komentované výsledky hromadně opakované analýzy modelů ve stochasticky volených režimech (Monte Carlo přístup). . Drobné nedostatky odborného rázu, jako některé nepřesné nebo neúplné formulace jsem se studentem projednal. Student pracoval po celé období semestrálního a diplomního projektu iniciativně a systematicky, využíval konzultací v odborně zaměřené skupině a dosáhl zajímavých výsledků, zčásti i překračujících zadání. Jádro jeho DP bylo publikováno na mezinárodní konferenci IWSSIP 2012 ve Vídni. Práci hodnotím známkou výborně (98 bodů).
Diplomová práce Martina Gajdoše se zaobírá metodami pro vyhodnocování efektivní a funkční konektivity mozku z obrazových dat získaných funkční magnetickou rezonancí. Téma této práce i její cíle považuji za velmi pokročilé a domnívám se, že diplomant musel při řešení poměrně složitých úloh vynaložit hodně velké úsilí. Cíle a zadání práce považuji za splněné. Odborná úroveň práce je na vysoké úrovni - autor stručně a srozumitelně popisuje všechen potřebný teoretický základ od samotného principu zobrazování pomocí magnetické rezonance, přes matematický aparát zahrnující mj. metodu hlavních komponent, metodu nezávislých komponent, Grangerovo kauzální modelování nebo dynamické kauzální modelování, a dále přehledně popisuje, co bylo vykonáno v praktické části diplomové práce. Kladně hodnotím způsob, jak je vysvětlena softwarová implementace provedených simulací. Práce přináší řadu zajímavých výsledků a autor ke všem podává pochopitelnou diskuzi. K formální úpravě práce nemám zásadních připomínek. Ačkoli nejsem jazykový purista, dovolím si jen upozornit, že rezidua jsou modelem nevysvětlená a nikoli nevysvětlené (str. 14) . Mimořádně vysokou úroveň této diplomové práce dokládá diplomantovo ocenění ve studentské soutěži a publikace na zahraniční konferenci IWSSIP 2012
eVSKP id 51835