Studentská vědecká konference 2019

Práce se zabývá užitím obecných matematických metod číslicového zpracování signálů pro rozlišování zdravé a postižené zubní tkáně. Navržená metodika probíhá na základě analýzy křivek naměřených difuzní reflexní spektroskopií – metody využívající rozdílného odrazu světla o různých vlnových délkách od různých materiálů. Sledují se charakteristické vlastnosti křivek známých měření, ze kterých se dále tvoří mapa vlastností. Podle ní se metodou k-nejbližších sousedů klasifikují neznámá měření. Pro tento účel bylo navrženo grafické uživatelské rozhraní v programovacím prostředí MATLAB. Přesnost klasifikace pro soubor 272 pozorování dosahuje až 93 % v závislosti na velikosti použitého okolí. Metodika umožňuje rozlišení zdravých a postižených tkání bez použití rentgenového záření u extrahovaných zubů s pozdějším možným uplatněním v klinické praxi.  

Proces vedení a výměny tepla je velice důležitou součástí chemického inženýrství. Tímto procesem se zabývá nemalá část průmyslu a v dnešní době je nedílnou součástí našich životů. Příkladem z praxe jsou výměníkové stanice (rozumíme stanice výměny tepla). Tyto stanice mimo jiné zajišťují dodávky teplé vody pro topení a teplé užitkové vody do domů a bytů. Cílem této práce je vytvořit aplikaci, která by umožnila vizualizaci, kontrolu, sběr dat a do jisté míry i zásah do běhu technologického procesu výměny tepla na základě reálné technické dokumentace výměníkové stanice. Projekt je zpracováván v systému SCADA (z anglického Supervisory, Control And Data Acquisition), který obecně zastává funkci dispečerského dohledu, parametrizace a případného řešení poruch a problémů (troubleshooting). Dále zprostředkovává konektivitu a sběr dat ze sledovaných technologických procesů. Přesněji je použit program PROMOTIC, komplexní SCADA objektový softwarový nástroj pro tvorbu aplikací, který monitoruje, řídí a zobrazuje technologické procesy v nejrůznějších oblastech průmyslu.  

Skenovacia elektrónová mikroskopia je metóda, ktorá vďaka svojmu vysokému rozlíšeniu (až 1 nm) presahuje schopnosti optickej mikroskopie. Táto metóda sa často využíva v spojení s elektrónovou disperznou spektrometriou, ktorá umožňuje kvalitatívnu a kvantitatívnu prvkovú analýzu. V tejto práci sme túto dvojicu metód využili k forenznej analýze pôdnej vzorky, ktorá by mohla slúžiť ako jeden z usvedčujúcich dôkazov v súdnych procesoch. Táto vzorka bola odobraná z Nizozemska z okolia mesta Nijega a z výsledku analýzy vyplynulo, že obsahuje prevažné SiO2 (Si=27,0 atom. %), nízku koncentráciu Al203 (Al=0,88 atom. %), a stopové prímesi Fe a Cu. Zámer našej práce bol stanoviť presnosť, využiteľnosť a odhalenie prípadných nedostatkov, ktorými môže byť toto meranie sprevádzané. Ďalej otestovať spôsob prípravy vzorky a spracovanie nameraných dát v software Fiji a Esprit 2.1.  

Visualization is a crucial part of understanding image data. Standard methods display images in a limited viewing angle. 3D model is a representation of real objects shape, which is advantageous especially in computer visualization. Basic models can be created by 3D modeling. More complex structures are usually obtained by scanning real-world objects. Scanning methods can be categorized based on whether the surface (e.g. photogrammetry, depth cameras) or full volume (e.g. computed tomography) is being examined. 3D model can be rotated, translated and scaled in real-time without loss of quality because of using vector graphics. 3D model is stored as a combination of vertices, edges and faces defining final polygon mesh. For the more complex model longer processing time is required. The aim of this project is to compare optimization algorithms for reducing complexity of 3D model. The project was implemented in MATLAB.

Jednou z moderních metod vhodných pro analýzu obrazu z elektronového mikroskopu je stochastické modelování. Binární obrazy lze modelovat pomocí sjednocení disků, kde výsledný model závisí na geometrických charakteristikách, jako jsou celková plocha či obvod sjednocení disků. Analyzovaný obraz jsme schopni převést do bitové mapy, kterou použijeme jako podklad pro výpočet těchto charakteristik. Chování výsledného modelu lze řídit pomocí parametrů příslušných jednotlivých charakteristik. Simulace teoretického modelu se zvolenými parametry je založena na Metropolisovu-Hastingsovu algoritmu. Cílem práce je zkoumání skutečných snímků z elektronového mikroskopu a jejich modelování pomocí výše zmíněného modelu.

Moderní člověk tráví více než 80 % svého času v uzavřených prostorách vystaven vnitřnímu prostředí budov. Vnitřní prostředí pak svými faktory ovlivňuje fungování lidského organismu.  Důležitým a v současnosti zanedbávaným faktorem vnitřního prostředí je vlhkost vzduchu. Sterling-Scofieldův diagram znázorňuje vlivy prostředí na lidský organismus v závislosti na relativní vlhkosti vzduchu. Lze z něj vyčíst ideální rozmezí vlhkosti vzduchu pro člověka, tedy 40–60 %. Pro regulaci vlhkosti vzduchu ve vnitřním prostředí budov je potřeba vzduch zvlhčovat. Práce se zabývá problematikou vlhkého vzduchu a procesem jeho zvlhčování. Na základě získaných poznatků byla vytvořena aplikace pro simulaci procesu zvlhčování vzduchu v definovaném vnitřním prostředí. Práce se dále zabývá vývojem aplikace pro operační systém Android, která má sloužit jako pohodlný nástroj pro sledování a regulaci vlhkosti vzduchu v prostorách, ve kterých se člověk pravidelně vyskytuje.

Data visualization is one of the most important processes in data evaluation. Virtual reality allows for realistic visualization of three dimensional data, since the user can observe and interact with an object as if it was in front of them. The goal of this project is to explore the possibilities of visualizing three dimensional models of medical data. Medical data usually come stored in two dimensional DICOM files and a three dimensional model will have to be reconstructed to allow proper visualization in virtual reality. The two dimensional slices can be used to produce a volumetric dataset that can be later converted into a standard model and loaded in virtual reality to be observed. This task requires high degree of parallelism along with fast implementation of vector and matrix computation. Thus, most of the functions were implemented on the GPU in order to decrease the processing time to minimum. The GPU is highly efficient at processing these datasets as it is designed to accelerate manipulation and creation of computer graphics, a task comprised of mainly vector and matrix computation. Such implementation allows real time model reconstruction on moderately equipped machines.