Diplomová práce se zabývá metodami strojového učení pro
automatické rozpoznávání a počítačovou podporu diagnostiky
neuropsychiatrických poruch z obrazových dat. Kromě rešerše
existujících přístupů je součástí práce také návrh na
klasifikační algoritmus využívající multirezoluční reprezentaci
obrazů ve vlnkové doméně. Tento algoritmus je implementován v
prostředí MATLAB a otestován na dvou datových souborech
obsahujících MRI data pacientů s první epizodou schizofrenie a
PET obrazy pacientů s Alzheimerovou chorobou. V práci jsou
prezentovány výsledky experimentů provedených za účelem
nalezení nejlepších parametrů algoritmu a určení přesných
odhadů jeho úspěšnosti. Zdrojový kód algoritmu a datové soubory
převedené na koeficienty diskrétní vlnkové transformace jsou
přiloženy na DVD.