The possibilities of use of artificial neural networks to map cognitive functions of the brain

Thesis title: Možnosti využití umělých neuronových sítí pro mapování kognitivních funkcí mozku
Author: Vitvar, Jakub
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Vacura, Miroslav
Opponents: Pavlík, Ján
Thesis language: Česky
Abstract:
Tato diplomová práce se zabývá možnostmi využití umělých neuronových sítí pro mapování kognitivních funkcí mozku. Cílem práce je použít moderní metody a techniky k vytvoření umělé neuronové sítě, která bude schopná rozpoznat, zda se lidský mozek v dané chvíli nachází ve stavu klidu, nebo vykonává nějakou kognitivní funkci. Cíle bude dosaženo pomocí dostupných nástrojů a dat, tak aby tato práce mohla sloužit jako studijní pomůcka a základní přehled při studiu této oblasti kognitivní informatiky. V práci je popsáno, jakým způsobem je možné přistupovat k problematice mapování kognitivních funkcí mozku a jaké technologie jsou v současnosti pro tento účel dostupné. Dále je v práci popsáno, jaká záznamová zařízení pro sledování mozkové aktivity existují a jaká jsou jejich omezení. Tato práce pracuje primárně s technologií TensorFlow vyvinutou společností Google pro tvorbu hlubokých neuronových sítí a technologií fMRI jako zdrojem dat o mozkové aktivitě. V praktické části práce je názorně ukázáno, jakých výsledků je možné dosáhnout za použití uvedených metod. Výstupem práce je architektura konvoluční neuronové sítě schopná klasifikovat, zda mozek zpracovává vizuální vjem.
Keywords: tensorflow; keras; konvoluční neuronové sítě; umělé neuronové sítě; kognitivní funkce
Thesis title: The possibilities of use of artificial neural networks to map cognitive functions of the brain
Author: Vitvar, Jakub
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Vacura, Miroslav
Opponents: Pavlík, Ján
Thesis language: Česky
Abstract:
This master’s thesis focuses on the use of artificial neural networks to study cognitive functions of the human brain. The goal of the thesis is to use modern techniques and methods to create artificial neural network that would be able to classify whether the human brain is in passive state or whether it performs a cognitive function. The aim is to achieve this goal with only publicly available data and free tools, so that this thesis can be used as study aid or basic overview of this field of cognitive informatics. This thesis covers various approaches that can be used to study cognitive functions of the brain and what technologies are currently available for this purpose. This thesis also covers what kinds of brain activity recording devices exists and what are their limits. This thesis focuses on technology TensorFlow, developed by Google, to create artificial neural networks and fMRI technology as a source of brain activity data. Practical part of this thesis shows what results can be achieved by using these techniques. The output of this thesis is architecture of convolutional neural network, that is able to classify, whether the brain processes visual stimulus.
Keywords: cognitive functions; artificial neural networks; tensorflow; keras; convolutional neural networks

Information about study

Study programme: Aplikovaná informatika/Kognitivní informatika
Type of study programme: Magisterský studijní program
Assigned degree: Ing.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Information Technologies

Information on submission and defense

Date of assignment: 5. 12. 2017
Date of submission: 27. 6. 2019
Date of defense: 30. 9. 2019
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/64141/podrobnosti

Files for download

    Last update: