Bakalářská práce studentky Júlie Vlčanové s názvem „Nástroj pro redukci artefaktů v EEG datech nahraných v prostředí magnetické rezonance“ se zaměřuje na problematiku snímání a analýzu simultánních EEG/fMRI dat. EEG data nahraná v prostředí magnetické rezonance obsahují celou řadu artefaktů. Běžně používané metody pro jejich redukci se ukazují jako nedostatečné a po jejich aplikaci zůstávají v datech reziduální artefakty. Cílem této bakalářské práce je vytvořit grafické uživatelské prostředí, které bude sloužit pro předzpracování EEG signálu, navíc s možností pokročilejšího odstranění reziduálních MR artefaktů v podobě společné ICA dekompozice EEG dat nahraných v magnetické rezonanci a mimo ni.
Struktura předkládané práce je logická a přehledná. Hlavní text je napsaný na 46 stranách a je rozdělený do osmi kapitol včetně diskuze a závěru. Jednotlivé kapitoly na sebe plynule navazují a provází čtenáře postupně tématem práce. V teoretické části se studentka věnuje elektroencefalografii, simultánnímu měření a popisuje metody pro zpracování a analýzu dat. V praktické části popisuje, jaká měla k dispozici data a jak je předzpracovala. V samotné kapitole potom představuje vytvořené grafické uživatelské prostředí. V závěru práce studentka kvantitativně porovnává kvalitu MR EEG dat předzpracovaných standardními algoritmy, dále s využitím společné ICA dekompozice a EEG dat mimo prostředí magnetické rezonance. Dosažené výsledky vhodně komentuje v diskuzi včetně limitací použitých algoritmů.
Studentka cituje 59 zdrojů, čerpala především z odborných článků v recenzovaných časopisech a v textu na ně správně odkazuje. Práce je po formální i obsahové stránce na výborné úrovni. Vytvořené grafické uživatelské prostředí funguje velmi dobře, je přehledné, uživatelsky přívětivé a bude využíváno pro zpracování EEG dat v neurovědním prostředí. Studentka k řešení bakalářské práce přistupovala svědomitě, začala pracovat už v průběhu letních prázdnin, během semestru pravidelně využívala konzultací, na které přicházela s konkrétními dotazy. Pozitivně hodnotím také naměření vlastních simultánních EEG/fMRI dat, což jí pomohlo k lepšímu porozumění problematiky simultánního EEG/fMRI měření. Z celkového hlediska považuji práci za zdařilou, doporučuji ji k obhajobě a hodnotím 97 body, stupněm A. Points proposed by supervisor: 97

Multimodální přístup kombinující funkční magnetickou rezonanci (fMRI) a elektroencefalografii (EEG) je v neurozobrazování technologickou výzvou. V bakalářské práci měla studentka nelehký úkol nastudovat značně rozsáhlou teorii elektrofyziologie, MR zobrazování, specifika simultánního měření, artefaktů a zpracování dat. Se vším se vypořádala velmi dobře a výsledkem práce je tak zdařilý nástroj umožňující pokročilé předzpracování EEG záznamu z prostředí magnetické rezonance.
Až na několik drobností v teoretické části (např. materiál elektrod, vysvětlení BOLD efektu) a u popisu experimentálních dat (chybějící demografie souboru) nemám z odborného pohledu připomínek. Je tak škoda, že vysokou kvalitu práce snižuje její formální stránka. Obrázky v teoretické části práce nejsou příliš kvalitní, jsou špatně čitelné a bylo by vhodné, kdyby byly ve stejném jazyce jako zbytek práce. Kapitola EEG montáží se zdá být zbytečnou vzhledem k tomu, že se dále těchto informací nijak nevyužívá. V kapitole 2.3 by bylo vhodné pro názornost vždy uvést obrázek s vyznačením, jak v EEG záznamu daný artefakt vypadá. Grafům v kapitole 4 by slušely popisy os, aby např. bylo jasné, o jaké časové měřítko se jedná. Přehledu funkcí a jejich návaznostem v kapitole 5.5 by slušelo spíše schéma než popis textem. V krabicových grafech na obrázku 6.2-1 by bylo vhodné vyznačit statistické významnosti.
Celkově však práci hodnotím jako zdařilou a navrhuji hodnocení A, 90 bodů. Topics for thesis defence:

1. 1. V kapitole 3.4 je uvedeno, že nesprávná identifikace komponenty a její následné odstranění může vést k odstranění i relevantních neurálních signálů. Je možné, že dojde k odstranění relevantních dat i při odstranění správně identifikované komponenty? Za jakých podmínek?
2. 2. V kapitole 4.5 je uvedeno, že proběhla automatická detekce špatných kanálů a časových úseků. Jaké bylo kritérium označení kanálu či časového úseku jako špatného?

Points proposed by reviewer: 90