Téma 1

Zámerom doktorandskej práce je návrh, teoretická analýza a experimentálna verifikácia metódy pulznej aktívnej infračervenej termografie na meranie a nedeštruktívne testovanie skrytých podpovrchových defektov a nehomogenít v materiáloch. Doktorand by mal urobiť teoretickú analýzu meracích systémov, analyzovať šumové, zobrazovacie a dynamické vlastnosti, stanoviť hraničné možnosti z hľadiska rozlíšenia a neistoty merania, analyzovať vplyv emisivity objektu na neistotu merania. Pre optimalizáciu meracej metódy by mal využiť modelovanie šírenia tepla v nehomogénnych objektoch s komplexnou 3D geometriou metódou konečných prvkov (Finite Element Method). V rámci experimentálnej časti práce je cieľom uskutočniť sériu laboratórnych meraní danou metódou na porovnanie s výsledkami teoretických analýz.

Vedeckým cieľom práce doktoranda bude rozvoj nedeštruktívnej fyzikálnej metódy merania a testovania - aktívnej infračervenej termografie s dôrazom na riešenie špecifických problémov pri použití tejto metódy v materiálovom výskume.

Téma 2

Meracie a zobrazovacie metódy na báze nukleárnej magnetickej rezonancie s orientáciu na materiálový výskum. Výskum slabomagnetických materiálov. Špeciálne snímače. Nové meracie sekvencie. Nové zobrazovacie metódy.

Meracie a zobrazovacie metódy na báze nukleárnej magnetickej rezonancie s orientáciu na materiálový výskum. Výskum slabo magnetických materiálov. Špeciálne snímače. Nové meracie sekvencie.

Téma 3

Riešenie elektrických meracích metód pre medicínu využívajúcich štruktúrnu analýzu meraného objektu pomocou zobrazovacích metód a matematické a počítačové modelovanie chovania meraných objektov. Výskum možností ich využitia na neinvazívne určenie funkčného stavu a charakteristík analyzovaných systémov so zameraním na srdce, mozog a cievy.

U doktoranda sa predpokladajú znalosti teórie elektromagnetických polí a zvládnutie numerických metód ich riešenia, znalosti základov elektrofyziológie skúmaných biologických systémov, znalosti z oblasti bioelektrických meraní a biomedicínskych zobrazovacích metód, schopnosť práce s elektronickými informačnými zdrojmi a schopnosť programovania v niektorom z vyšších prostredí (Visual C++, Matlab, Labview). Nutná je dobrá znalosť odbornej angličtiny.

Téma 4

Teoretické, algoritmické a aplikačné problémy "kompresného vzorkovania" viacrozmerných signálov. Ide o prístup zásadne meniaci pohľad na možnosti kompresie signálov už počas ich vzorkovania v porovnaní s konvenčnými kompresnými metódami aplikovanými na hotové dáta.

Cieľom dizertačnej práce je riešenie teoretických, algoritmických a aplikačných problémov "kompresného vzorkovania" viacrozmerných signálov ("compressive sampling/sensing") s prepojením na problematiku reprezentácie signálov pomocou biologicky inšpirovanej hierarchickej temporálnej pamäti. Ide o prístup zásadne meniaci pohľad na možnosti kompresie signálov už počas ich vzorkovania v porovnaní s konvenčnými kompresnými metódami (JPEG, MPEG). Obidve výskumné problematiky sa etablovali len pred niekoľkými rokmi a nesú v sebe veľký potenciál rozvoja a aplikácií v meraní, analýze signálov, telekomunikáciách a rozpoznávaní objektov reálnej scény. Téma súvisí s domácimi a zahraničnými výskumnými projektami.

Téma 5

Cieľom dizertačnej práce je štúdium pravdepodobnostných modelov a metód pre kontinuálne modelovanie a predikciu stavov ospalosti, pozornosti, pracovnej záťaže a kognitívnej únavy. Cieľom je vytvorenie inteligentného systému založeného na spojení multisenzorických, najmä elektrofyziologických dát (EEG, EOG, ECG, atdˇ.) a kontextuálnych dát. Monitorovací systém bude vytvorený a testovaný na množine reálnych dát nameraných počas viacerých experimentov. Predpokladá sa spolupráca s pracoviskami v USA, Rakúsku a vo Švédsku. Požiadavky na doktoranda: predpokladajú sa dobré znalosti matematickej štatistiky, základov spracovania signálov a programovania. Základné znalosti z oblasti elektrofyziológie sú vítané, nie však nutné.

pravdepodobnostné modely, elektrofyziologické merania, ospalosť, pozornosť, kognitívna únava

Téma 6

Téma je zameraná na výskum mnohokanálových meracích metód a technológií neinvazívneho snímania, prenosu, spracovania, vizualizácie a medicínskehoho využitia biosignálov. Riešenie bude orientované na signály kardiovaskulárneho a/alebo nervového systému, na teoretický návrh a experimentálne overenie meracích systémov pre nemocničné a/alebo výskumné aplikácie. Súčasťou riešenia bude analýza možností paralelizácie spracovania nameraných dát prostredníctvom viacjadrových procesorov a grafických kariet a určenie metrologických charakteristík navrhnutých systémov.

Predpoklady na štúdium: od doktoranda sa očakávajú dobré teoretické vedomosti z oblasti elektriny a magnetizmu, schopnosť systémového návrhu elektronických meracích systémov ako aj riešenie metód spracovania biosignálov. Je potrebná znalosť softvérových prostriedkov na riešenie meracích systémov (napr. v prostredí Matlab, Labview). Výhodou sú základné vedomosti z elektrofyziológie a biofyziky. Nutným predpokladom je dobrá znalosť odbornej angličtiny.

Téma 7

Abstrakt:

Vnútrolebečná hypertenzia je dôležitím patofyziologickým indikátorom stavu a prognózy u pacientov po ťažkom poranení mozgu. Napriek tomu existuje len obmedzené množstvo štúdií zameraných na detailné vyhodnotenie dôležitých príznakov a charakteristík meraní vnútrolebečného tlaku za účelom lepšiej predikcie následkov, úspešnosti a dĺžky rekonvalestencie pri poúrazovej liečbe. Hodnoty vnútrolebečného tlaku sú pravidelne zaznamenávané počas hospitalizácie pacienta a svojou podstatou reprezentujú merania vo forme kontinuálnych kriviek charakteristických pre oblasť fukcionálnej datovej analýzy (FDA). Cieľom dizertačnej práce je využitie nových metodík FDA aplikovaných na klasterizáciu a klasifikáciu kriviek vnútrolebečného tlaku. Očakavaným výstupom takejto analýzy je selekcia podskupín kriviek na základe charakteristických príznakov. Pre účely dizertačnej práce budú poskytnuté merania a klinické konzultácie z International Neurotrauma Research Organization (IGEH), Viedeň. Požiadavky na doktoranda: predpokladajú sa dobré znalosti matematickej štatistiky, základov spracovania dát a programovania.

Anotácia:

funkcionálna datová analýza, vnútrolebečná hypertenzia