Robustní odhady parametrů logistického regresního modelu
Hobza Tomáš; Novotná Jana; Franc Jiří
2018 - Czech
Tato práce se zabývá robustními odhady parametrů logistického regresního modelu. Hlavní pozornost je věnována zobecněnému mediánovému odhadu a jeho asymptotickým vlastnostem. Provedli jsme dva simulační experimenty, ve kterých jsme zkoumali přesnost zobecněného mediánového odhadu a to, zda výběrová kovarianční matice pro odhady konverguje k matici, kterou předpovídá věta o asymptotické normalitě. V první simulaci jsme ověřili, že pomocí námi studovaného odhadu získáme dobré výsledky i pro znečištěná data. Druhá simulace byla také úspěšná. Tuto simulaci jsme provedli proto, že zmiňovaná věta je dokázána za předpokladu konzistence odhadu, který ale ještě nebyl teoreticky ověřen. Na závěr jsme pomocí Shapirova-Wilkova testu zjistili, že odhady spočtené z 10000 pozorování jsou pouze lehce vychýlené od normálního rozdělení. Přínosem této práce je detailní rozbor chování zobecněného mediánového odhadu.This bachelor's degree project deals with robust parameter estimators in a logistic regression model. The main attention is paid to modified median estimator and its asymptotic properties. Two simulation experiments were carried out. Precision of modified median estimates and convergence of their sample covariance matrix to the matrix which is predicted by the theorem about asymptotic normality were examined in these experiments. Precision of the studied estimator (even for estimates from contaminated data) was verified in the first experiment. The second experiment was successful too. This experiment was done because the theorem was proved under the assumption that the modified median estimator is consistent. But this assumption has not been theoretically verified yet. It was also found out, using Shapiro-Wilk test, that estimates obtained from 10000 observations are not far from the normal distribution. The detailed analysis of behaviour of the modified median estimator is the main contribution of this project.
Keywords:
Asymptotická normalita,logistický regresní model,maximálně věrohodný odhad,robustní odhady,zobecněný mediánový odhad; Asymptotic normality,logistic regression model,maximum likelihood estimator,modified median estimator,robust estimators
Available at various departments of the ČVUT.
Robustní odhady parametrů logistického regresního modelu
Tato práce se zabývá robustními odhady parametrů logistického regresního modelu. Hlavní pozornost je věnována zobecněnému mediánovému odhadu a jeho asymptotickým vlastnostem. Provedli jsme dva ...
Použití ArcCheck detektoru ke QA klinického lineárního urychlovače
Dvořák Pavel; Davídková Eva; Končeková Jitka
2018 - Czech
Tato bakalářská práce se zabývá přehledem vybraných národních a mezinárodních doporučení v radioterapii se zaměřením na provádění pravidelných kontrol kvality lineárních urychlovačů. Práce uvádí přehled přístupů jednotlivých organizací (AAPM, IPEM, SÚJB) při ověřování a kontrole shody parametrů urychlovače v oblasti dozimetrie a mechanických parametrů a dále parametrů týkajících se bezpečnosti provozu a zobrazovacích systémů. Zároveň práce představuje pilotní studii možnosti využití cylindrického detektoru ArcCheck pro měření základních dozimetrických a mechanických parametrů lineárního urychlovače.This bachelor thesis presents the overview of chosen national and international recommendations in the field of radiotherapy, with focus on periodical quality assessments of linear accelerators. Furthermore, the thesis presents the approaches of each organization such as AAPM, IPEM or SÚJB to QA of the linear accelerators in the field of dosimetry, verification of mechanical parameters as well as parameters comprising the safety of usage and attributes of imaging devices. Finally, the paper comprises the pilot study of possible usage of cylindrical ArcCheck detector for measurement of the basic dosimetric and mechanical parameters of the linear accelerator.
Keywords:
radioterapie,lineární urychlovač,ArcCheck,řízení jakosti v radioterapii,ověření parametrů lineárního urychlovače,fotonová radioterapie; radiotherapy,linear accelerator,ArcCheck,quality assesment in radiotherapy,quality control of linear accelerator parameters,photon radiotherapy
Available at various departments of the ČVUT.
Použití ArcCheck detektoru ke QA klinického lineárního urychlovače
Tato bakalářská práce se zabývá přehledem vybraných národních a mezinárodních doporučení v radioterapii se zaměřením na provádění pravidelných kontrol kvality lineárních urychlovačů. Práce uvádí ...
Řešení eikonální rovnice na GPU
Oberhuber Tomáš; Fencl Matouš; Kolář Miroslav
2018 - Czech
Cílem této práce je výpočet orientované funkce vzdálenosti (signed distance function, SDF). Tuto funkci lze získat řešením tzv. eikonální rovnice. 3ako numerická metoda pro přibližné řešení této rovnice byla zvolena Fast Sweeping Method. Numerická metoda je odvozena pro regulární numerické sítě s různými prostorovými kroky. 3ejí implementace je provedena pomocí knihovny TNL a zároveň se výsledný algoritmus stává součástí této knihovny. Implementace je provedena pomocí jazyka C++ na CPU a pomocí nVidia CUDA na GPU. V textu jsou prezentovány experimentální řády konvergence (EOC) a časy výpočtů včetně urychlení na GPU. Na konci této práce je ukázáno reálné využití zvolené metody pro simulaci šíření požáru.The aim of this work si to calculate signed distant function of a given hyperplane. This function can be gained by solving of eikonal equation. Fast Sweeping Method is a chosen numerical method used to solve aproximately this equation. This numerical method is derived for regular numerical meshes with diÉerent space steps. Its implementation is accomplished using TNL library. Final algorithm is a part of this library. The implementation is attained via C++ programming language on CPU and via nVidia CUDA toolkit on GPU. Acquired results are presented in a form of ťigures, tables of experimental orders of convergence (EOC) and computation times. At the end of this work, the real application of Fast Sweeping Method is demonstrated on wildfire simulation.
Keywords:
orientovaná vzdálenostní funkce,TNL,nVidia,nVidia CUDA,GPU,Fast Sweeping Metoda,paralelizace,lesní požár; signed distance function,TNL,nVidia,nVidia CUDA,GPU,Fast Sweeping Method,parallelization,wildfire
Available at various departments of the ČVUT.
Řešení eikonální rovnice na GPU
Cílem této práce je výpočet orientované funkce vzdálenosti (signed distance function, SDF). Tuto funkci lze získat řešením tzv. eikonální rovnice. 3ako numerická metoda pro přibližné řešení této ...
Statistická separace a identifikace s využitím divergenčních technik pro vícerozměrná data
Kůs Václav; Jarůšková Kristina; Franc Jiří
2018 - Czech
Při klasiflkaci dat obvykle narazíme na problém velkého počtu proměnných, což má za následek vyšší časovou náročnost procesu klasiflkace. V praxi je pak často výpočetní čas důležitější než přesnost separace. Práce obsahuje výsledky zkoumání vlivu předzpracování dat a redukce dimenze užitím analýzy hlavních komponent na kvalitu a rychlost klasiflkace metodou binárního divergenčního rozhodovacího stromu. Dále obsahuje výsledky klasiflkace při implementaci optimalizace výběru vhodných proměnných podle hodnoty fí-divergence. K testování byla použita Monte Carlo simulace z experimentu D0 při Fermiho národní laboratoři.When classifying given data it is often necessary to deal with the problem of high dimension of the dataset. This results in the classification being time-consuming. In practice, the computational time is usually given priority over the accuracy of the classiflcation. This paper discusses the influence of data preprocessing and dimensionality reduction using principal component analysis on the accuracy and the speed of the classiflcation by the supervised divergence decision tree (SDDT). It also contains results of the classification by the SDDT using optimization of the variable selection process based on phi-divergences. The Monte Carlo simulation of the D0 experiment (Fermi National Laboratory) was used for the testing.
Keywords:
analýza hlavních komponent,binární rozhodovací stromy,fí-divergence,jádrové odhady,projection pursuit,redukce dimenze,učení s učitelem; binary decision trees,dimensionality reduction,phi-divergences,kernel density estimator,principal component analysis,projection pursuit,supervised learning
Available at various departments of the ČVUT.
Statistická separace a identifikace s využitím divergenčních technik pro vícerozměrná data
Při klasiflkaci dat obvykle narazíme na problém velkého počtu proměnných, což má za následek vyšší časovou náročnost procesu klasiflkace. V praxi je pak často výpočetní čas důležitější než přesnost ...
Dozimetrické efekty způsobené přítomností stolu a fixačních pomůcek v radioterapii
Koniarová Irena; Šípová Šárka; Trojková Darina
2018 - Czech
Práce se zabývá dozimetrickými efekty způsobenými přítomností externích zařízení jako jsou terapeutický stůl a fixační pomůcky. Experimentální část práce spočívá v odhadu vlivu přítomnosti terapeutického stolu na zeslabení svazku u kobaltového ozařovače a lineárního urychlovače, zvýšení povrchové dávky vlivem přítomnosti fixační masky a rozdíl mezi dávkou získanou z plánovacího systému tomoterapie a dávkou naměřenou. Práce poskytuje popis metod měření, vhodných detektorů pro měření a vyhodnocení výsledků měření. Dále poskytuje doporučení pro zdravotnický personál a výrobce zařízení pro radioterapii.This bachelor thesis deals with dosimetric effects caused by the external devices such as a therapeutic couch and fixation aids. The theoretical part of the thesis deals with foreign research devoted to this topic. The main themes are the influence of the therapeutic couch on the beam attenuation of the cobalt unit and the linear accelerator, the increase of the surface dose due to the fixation mask and the difference between the dose caused by head cradle. This thesis provides description of measurement methods, suitable detectors for measurement and evaluation of measurement results. It also provides recommendations for medical staff and radiotherapy equipment manufacturers.
Keywords:
povrchová dávka,zeslabení stolem,fixační pomůcky,plánovací systémy; skin dose,couch attenuation,immobilization devices,planning systems
Available at various departments of the ČVUT.
Dozimetrické efekty způsobené přítomností stolu a fixačních pomůcek v radioterapii
Práce se zabývá dozimetrickými efekty způsobenými přítomností externích zařízení jako jsou terapeutický stůl a fixační pomůcky. Experimentální část práce spočívá v odhadu vlivu přítomnosti ...
Těžba dat z experimentů na tokamaku COMPASS
Škvára Vít; Zorek Matěj; Seidl Jakub
2018 - Czech
V této bakalářské práci se zabýváme metodami strojového učení, které využíváme ke klasifikaci stavů plazmatu v tokamaku COMPASS. Nejdříve jsme vysvětlili signál H, pojem plazma a popsali stavy, ve kterých se může vyskytovat. V teoretické části jsme představili skrytý Markovův model a shlukovací algoritmus K-means. V další kapitole jsou prezentovány příznaky k oběma metodám a navrženy experimenty. První experiment využívá k trénování a testování syntetická data, zatímco při druhém experimentu jsou použita skutečná data z tokamaku. V poslední kapitole jsou oba experimenty vyhodnoceny pomocí zadefinovaných metrik. Výsledkem práce je nalezení nejlepší metody pro klasifikaci stavů plazmatu.This thesis deals with the methods of machine learning which will be applied to the classification of plasma confinement regimes in the COMPASS tokamak. Firstly, the term plasma and H radiation is introduced. Then we described states in which plasma can occur. Then is introduce hidden Markov model and K-means clustering in the theoretical part. In the next chapter, we presented features to be analyzed by both methods and proposed some experiments. First experiment uses synthetic data for training and testing, but in the second experiment is applied to real data from the tokamak. In the final chapter the results of experiments are evaluated by defined metrics. The end result of this work is the best method for classifying plasma confinement regimes.
Keywords:
EM algoritmus,K-means,plazma,skrytý Markovův model,strojové učení,tokamak COMPASS,Viterbiho algoritmus; COMPASS tokamak,EM algorithm,hidden Markov model,K-means clustering,machine learning,plasma,Viterbi algorithm
Available at various departments of the ČVUT.
Těžba dat z experimentů na tokamaku COMPASS
V této bakalářské práci se zabýváme metodami strojového učení, které využíváme ke klasifikaci stavů plazmatu v tokamaku COMPASS. Nejdříve jsme vysvětlili signál H, pojem plazma a popsali stavy, ve ...
Konvoluční neuronové sítě v částicové fyzice
Bouř Petr; Kubů Miroslav; Kůs Václav
2018 - Czech
Analýza dat v částicové fyzice zahrnuje komplexní klasiťikační úlohy. Ty jsou v současnosti často řešeny speciťickými metodami strojového učení, jako jsou například hluboké neuronové sítě. Klíčové problémy identiťikace částic přitom typicky vykazují podobnosti s problémy, jimž čelíme ve strojovém rozpoznávání obrazu. Motivováni budoucím využitím modelů pro rozpoznávání obrazu v rámci experimentu NOvA ve Fermilabu proto popíšeme výhody konvolučních neuronových sítí na poli klasiťikace obrazu. Vhodnost této metody pramení ze schopnosti samostatně se učit klasiťikační příznaky ze surových obrazových dat. Následně prezentujeme naše výsledky implementace hlubokých neuronových sítí na Monte Carlo simulovaných datech z oblasti částicové fyziky. Dále rovněž demonstrujeme efektivitu využití konvolučních neuronových sítí pro úlohu rozpoznávání obrazu ve srovnání s dalšími konvenčními metodami.Data analysis in high energy physics is dealing with solving complex classiťication tasks. Hence speciťic machine learning approaches such as deep neural networks are often utilized today. The core problems of particle identiťication share many similarities with the problems faced in computer vision. We are motivated by future utilization of models used in computer vision for NOvA neutrino experiment in Fermilab. Thus we describe the beneťits of convolutional neural network modification in the area of image recognition tasks. These beneťits are originating from the ability to learn classiťication features from raw image pixels. Further we present our results of deep neural network implementations for Monte Carlo simulated data originating from high energy physics. Afterwards, we demonstrate the eÉectiveness of the convolutional neural network for image recognition tasks in comparison to other widely used methods.
Keywords:
binární klasiťikace,částicová fyzika,konvoluční neuronové sítě,rozpoznávání obrazu,strojové učení s učitelem; binary classiťication,convolutional neural networks,visual pattern recognition,high energy physics,supervised machine learning
Available at various departments of the ČVUT.
Konvoluční neuronové sítě v částicové fyzice
Analýza dat v částicové fyzice zahrnuje komplexní klasiťikační úlohy. Ty jsou v současnosti často řešeny speciťickými metodami strojového učení, jako jsou například hluboké neuronové sítě. Klíčové ...
Aplikace statistických testů homogenity na data z fyziky vysokých energií
Franc Jiří; Novotný Adam; Hobza Tomáš
2018 - Czech
Testy homogenity hrají důležitou roli při analýze experimentálních dat z fyziky vysokých energií. 3sou jedním ze způsobu ověření, zdali naměřená data a vzorky vygenerované metodou Monte Carlo pocházejí ze stejného rozdělení. Důsledkem standardního modelu a různých vlastností experimentu jsou vzorky Monte Carlo vážené, a proto nelze použít klasický přístup. Navrhujeme proto modifikaci čtyř známých testů homogenity pro vážené vzorky, a to Kolmogorovova Smirnovova, Andersonova Darlingova, Cramérova von Misesova a Pearsonova y testu. Abychom mohli modifikované testy použít, musíme nejprve simulačně ověřit asymptotické chování modifikovaných testů společně se sílou testu. Modifikované testy pak aplikujeme na data a vzorky Monte Carlo získané z experimentu DÚ ve Fermilabu.Homogeneity tests play a signiťicant role in an analysis of experimental data in the high energy physics. These tests are one way to verify whether measured data and Monte Carlo generated samples come from the same distribution. Monte Carlo samples are weighted due to Standard Model and diÉerent properties of particular experiment, so classical approach can not be used. Therefore, the modiťication of known homogeneity tests for weighted samples is proposed, namely of Kolmogorov Smirnov, Anderson Darling, Cramer von Mises and Pearson y test. Asymptotic behaviour of modiťied tests needs to be ťirstly veriťied along with the power before actual application. Finally, tests are applied to data and Monte Carlo samples, which were obtained at DÚ experiment in Fermilab.
Keywords:
testování statistických hypotéz,testy homogenity,vážené vzorky,experiment D0; statistical hypothesis testing,tests of homonegeity,weighted samples,experiment D0
Available at various departments of the ČVUT.
Aplikace statistických testů homogenity na data z fyziky vysokých energií
Testy homogenity hrají důležitou roli při analýze experimentálních dat z fyziky vysokých energií. 3sou jedním ze způsobu ověření, zdali naměřená data a vzorky vygenerované metodou Monte Carlo ...
Plánování protonové léčby s využitím dual energy CT
Hanušová Tereza; Fořtová Marie; Michaelidesová Anna
2018 - Czech
Práce popisuje princip DECT skeneru, různé technické realizace DECT a možnosti jeho využití v klinické praxi. Dále se práce zabývá stechiometrickou kalibrací kV CT a MV CT. Pro modalitu DECT je popsána Zhuova metoda kalibrace. U uvedených modalit jsou shrnuty nejistoty, kterými je plánování protonové léčby na těchto modalitách zatíženo, a vyhodnoceny výsledky, kterých je možno v plánování protonové léčby pomocí těchto modalit dosáhnout. Na závěr je popsána technická realizace protonového CT a potenciál tohoto CT, který může mít pro plánování protonové léčby. Z popsaných metod vyplývá, že MV CT snímky mají potenciál zpřesnit plánování protonové léčby za přítomnosti kovových artefaktů v kV snímcích - toto zpřesnění ale zatím nebylo prokázáno jako významné. DECT má prokazatelný potenciál podstatně snížit nejistoty plánování protonové léčby, metodu je ale ještě zapotřebí ověřit pro klinické případy. Pomocí protonového CT snad bude možné dosáhnout největší redukce nejistot v plánování protonové léčby, tato technologie ale zatím ještě není plně vyvinuta.The bachelor thesis describes DECT principle along with different technical approaches to its realization and different clinical applications of DECT. Further the paper deals with a stoichiometric calibration of kV CT and MV CT. Zhu calibration method for DECT is described. Uncertainties in proton therapy planning are described and achievable results on different modalities are evaluated. A technical realization of pCT and potential that can pCT bring to proton therapy planning is also described. MV images have a potential to improve the accuracy of proton treatment planning in the presence of metal artifacts in kV images but this improvement has not been proven as significant. DECT has a great potential to reduce the uncertainties in proton therapy planning, but this method has to be further tested on clinical cases. Using pCT may lead to the biggest reduction of the uncertainties in proton therapy planning but this technology has not been fully developed yet.
Keywords:
dual energy CT,plánování protonové terapie,kV CT,MV CT,protonové CT; dual energy CT,proton treatment planning,kV CT,MV CT,proton CT
Available at various departments of the ČVUT.
Plánování protonové léčby s využitím dual energy CT
Práce popisuje princip DECT skeneru, různé technické realizace DECT a možnosti jeho využití v klinické praxi. Dále se práce zabývá stechiometrickou kalibrací kV CT a MV CT. Pro modalitu DECT je ...
Experimentální ověřování modelu časové reverzace
Chlada Milan; Zeman Radovan; Převorovský Zdeněk
2018 - Czech
Práce se věnuje časové reverzaci (TR) elastických vln. Představuje proces TR, seznamuje se základním teoretickým popisem za použití Greenových funkcí a koncepty jako realizace TR v tělese konečných rozměrů nebo reciproké TR. Jedním z cílů je konstrukce paprskového modelu, tj. sestavení Greenových funkcí jako posloupností příchodů vlnění do daného bodu různými cestami zahrnujícími různý počet odrazů. Tento model umožňuje simulovat širení vlnění tělesem, jeho výhodami jsou přizpůsobivost a nízká výpočetní náročnost. Výstupy modelující proces TR odpovídají teoretickým očekáváním. Dále je cílem práce návrh a provedení experimentu k ověření TR. Výsledky měření zpětného širení zachycují proces TR přímo, naměřené přímé šíření umožňuje určit signály zpětného šíření numericky. Obojí potvrzuje možnost využít TR k lokalizaci akustického zdroje.The project deals with the time reversal (TR) of elastic waves in solids. The process of TR, its theoretical description using Green functions and principles such as realization of TR in finite objects or a reciprocal TR are introduced. The main objective is to construct the beam model, i.e. to assemble the Green functions as a sequence of wave arrivals to the given point from various paths including various numbers of reflections. This model permits to simulate the wave propagation in the object, the advantages of this approach are lower computational diiculty and adaptability. The outputs simulating the TR process match the expectations based on the theory. Another goal of this project is to suggest and conduct an experiment in order to verify the TR process. Obtained results capture the TR process within the backpropagation and also permit to compute the backpropagation signals numerically. Both prove the ability of the acoustic source localization.
Keywords:
akustická emise,časová reverzace,lokalizace zdrojů akustické emise,paprskový model; acoustic emission,beam model,localization of acoustic emission sources,time reversal
Available at various departments of the ČVUT.
Experimentální ověřování modelu časové reverzace
Práce se věnuje časové reverzaci (TR) elastických vln. Představuje proces TR, seznamuje se základním teoretickým popisem za použití Greenových funkcí a koncepty jako realizace TR v tělese konečných ...
NRGL provides central access to information on grey literature produced in the Czech Republic in the fields of science, research and education. You can find more information about grey literature and NRGL at service web
Send your suggestions and comments to nusl@techlib.cz
Provider
Other bases