Pacienti, kteří prodělali cévní mozkovou příhodu mohou být postiženi zhoršením pohyblivosti horních a dolních končetin. Snížením těchto následků se zabývají různé rehabilitační techniky. Cílem této práce je návrh architektury informačního systému pro objektivizaci výsledků těchto technik. Systém využívá autorem navržený referenční rámec pro sběr a výměnu dat souvisejících s mozkovou aktivitou jedince. Data jsou získána primárně pomocí zařízení pro snímání mozkové aktivity pacienta a z rehabilitačních přístrojů. Sekundárně se pak jedná o data z primárního a klinického výzkumu a o záznamy uložené v pacientských informačních systémech. Systém poskytuje prostředky pro analýzu těchto dat a hledání skrytých souvislostí mezi nimi. Tato analýza může být využita, jak pro objektivizaci přínosu jednotlivých rehabilitačních technik, tak pro zlepšení vlastností zařízení pro snímání mozkové aktivity. Navržený systémem je koncipován, jako distribuovaný a využívá metodu kontejnerizace aplikací.
Anotace v angličtině
Patients who have had a stroke may be affected by impaired mobility of the upper and lower limbs. Various rehabilitation techniques are involved in reducing these consequences. This work aims to design an information system architecture for objectifying the results of these techniques. The System uses the author?s proposed reference framework for collecting and exchanging data related to an individual?s brain activity. Data are obtained primarily using devices for sensing the patient?s brain activity and from rehabilitation devices. Secondly, these are data from primary and clinical research and records stored in patient information systems. The system provides the means to analyze this data and find hidden connections between them. This analysis can be used to objectify the benefits of individual rehabilitation techniques and improve the properties of brain activity sensing devices. The designed System is conceived as distributed and uses the method of containerization of applications.
Klíčová slova
brain-computer rozhraní, distribuovaný systém, cloud native, NoSQL databáze, Kubernetes, strojové učení, objektivizace léčebných metod
Pacienti, kteří prodělali cévní mozkovou příhodu mohou být postiženi zhoršením pohyblivosti horních a dolních končetin. Snížením těchto následků se zabývají různé rehabilitační techniky. Cílem této práce je návrh architektury informačního systému pro objektivizaci výsledků těchto technik. Systém využívá autorem navržený referenční rámec pro sběr a výměnu dat souvisejících s mozkovou aktivitou jedince. Data jsou získána primárně pomocí zařízení pro snímání mozkové aktivity pacienta a z rehabilitačních přístrojů. Sekundárně se pak jedná o data z primárního a klinického výzkumu a o záznamy uložené v pacientských informačních systémech. Systém poskytuje prostředky pro analýzu těchto dat a hledání skrytých souvislostí mezi nimi. Tato analýza může být využita, jak pro objektivizaci přínosu jednotlivých rehabilitačních technik, tak pro zlepšení vlastností zařízení pro snímání mozkové aktivity. Navržený systémem je koncipován, jako distribuovaný a využívá metodu kontejnerizace aplikací.
Anotace v angličtině
Patients who have had a stroke may be affected by impaired mobility of the upper and lower limbs. Various rehabilitation techniques are involved in reducing these consequences. This work aims to design an information system architecture for objectifying the results of these techniques. The System uses the author?s proposed reference framework for collecting and exchanging data related to an individual?s brain activity. Data are obtained primarily using devices for sensing the patient?s brain activity and from rehabilitation devices. Secondly, these are data from primary and clinical research and records stored in patient information systems. The system provides the means to analyze this data and find hidden connections between them. This analysis can be used to objectify the benefits of individual rehabilitation techniques and improve the properties of brain activity sensing devices. The designed System is conceived as distributed and uses the method of containerization of applications.
Klíčová slova
brain-computer rozhraní, distribuovaný systém, cloud native, NoSQL databáze, Kubernetes, strojové učení, objektivizace léčebných metod