Adatbányászati módszerek, gépi tanulás alkalmazása agyi aktivitások klasszifikálására (külső téma)
associate professor
Szoba: IE425
Tel.:
+36 1 463-4116 Email: gezsi (*) mit * bme * hu |
A kiírás adatai
A komplex agyi folyamatokat tükröző mérések szintén összetett jel- illetve képfolyamoknak tekinthetőek. Ennek megfelelően a legtöbb kutatási és klinikai vizsgálat során mindmáig nélkülözhetetlen a humán szakértői tudás. A nagy térbeli és időbeli mintavételi frekvenciával rendelkező modern agyi képalkotó eszközök által regisztrált felvételek feldolgozása viszont megköveteli a mesterséges intelligencia alkalmazását a humán szakértő előtt is rejtett komplex összefüggések feltérképezése és az adatfeldolgozás automatizálása érdekében. A hallgató feladata különböző adatbányászati eljárások, a gépi tanulás módszereinek elsajátítása, bizonyos eljárások továbbfejlesztése és kombinálása. A munka célja kognitív állapotok és patológiás kondíciók klaszterezése és klasszifikálása agyi aktivitások EEG és MRI jellemzőinek kinyerése és szelektálása által. A munka hozzájárulhat új diagnosztikai eljárások, agy-gép interfészek és biofeedback eljárások fejlesztéséhez. A téma diplomatervként, TDK és PhD munkaként is folytatható.
Javasolt előismeretek: jelfeldolgozási és programozási ismeretek, angol nyelvtudás.