HOLEČEK, T. Hemodynamický model v analýze efektivní mozkové konektivity pomocí fMRI [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2012.
Student Tomáš Holeček se ve své bakalářské práci věnuje modelování hemodynamické odezvy pomocí hemodynamického modelu vycházejícího z kompartmentového Windkessel modelu. V prvních dvou kapitolách student popisuje princip funkční magnetické rezonance a hemodynamickou odezvu. Třetí kapitola se věnuje metodice akvizice a předzpracování dat z fMRI. Čtvrtá kapitola se věnuje základnímu přístupu analýzy dat pomocí obecného lineárního modelu. V závěru této kapitoly je zmínka o pokročilé metodě analýzy konektivity pomocí dynamického kauzálního modelování, a to hlavně proto, že v práci modelovaný hemodynamický model je součástí právě této techniky. V kapitole 5 je již popsán samotný hemodynamický model a jeho parametry. Závěrečná kapitola se věnuje praktické realizaci programu pro hodnocení vlivu jednotlivých parametrů hemodynamického modelu a výpočtu jeho odezvy na základě změny synaptické aktivity. Práce je na odpovídající odborné i formální úrovni, drobné nedostatky by pravděpodobně mohly být odstraněny v případě častějších konzultací studenta během akademického roku. Práci hodnotím 85 body, tedy stupněm B.
Student se měl seznámit s metodami měření a analýzy dat funkční magnetické rezonance (fMRI). Cílem práce je vytvoření hemodynamického modelu a následné ověření vlivu jednotlivých parametrů na odezvu. Předložená práce má rozsah 37 stran vlastního textu. V teoretické části je dostatečně podrobně a přehledně uveden přehled základních metod využívaných pro měření a analýzu fMRI dat. V další části práce se student věnuje popisu hemodynamického modelu a jeho implementaci. V této části postrádám podrobnější popis vytvořeného algoritmu. V závěrečné části práce se student věnuje zjištění vlivu jednotlivých parametrů na odezvu. Tato část je zpracovaná pouze povrchně, omezila se na postupnou změnu původních parametrů vždy na polovinu původní hodnoty a na dvojnásobek původní hodnoty. Tento způsob nepovažuji za dostatečné pro kvantitativní posouzení změny odezvy. Mnohem vhodnější by bylo sledovat změnu odezvy pro lineárně se měnící parametr v určitém rozsahu hodnot. Chybí zde rovněž kvantitativní vyhodnocení změn odezvy (oblast pod křivkou - AUC, šířka v polovině výšky – FWHM, atd.). Na obrázku 6.22 a 6.23 jsou v jednotlivých grafech zobrazeny dvě odezvy, které se liší v jednom parametru. Ve všech případech, kromě případu pro neuronální účinnost, jsou rozdíly v odezvách tak malé, že se grafy překrývají. Mnohem vhodnější by bylo stanovit chybu jako například součet kvadrátů odchylek. Přes tyto nedostatky lze zadání práce považovat za splněné. Po formální stránce je práce na nadprůměrné úrovni, pouze v některých částech postrádám důkladnější citaci použitých zdrojů.
eVSKP id 51765