Témata doktorských prací pro akademický rok 2016/2017

Témata vypsaná Ústavem počítačové a řídicí techniky

Analýza obrazů a třírozměrné modelování v diagnostice pohybových poruch / Image Analysis and Three-Dimensional Modelling in Diagnostics of Motion Disorders

Školitel / Supervisor: Prof. Ing. Aleš Procházka, CSc.
Školitel specialista / Co-suprervisor: MUDr. Oldřich Vyšata, Ph.D.

Práce zahrnuje analýzu metod pro lokalizaci a detekci vlastností třírozměrných objektů s využitím obrazových a prostorových sensorů systému MS Kinect. Výzkumná část práce je následně věnována návrhu metod zpracování videosekvencí pro výběr vlastností a klasifikaci záznamů fyzických aktivit a včasnou diagnostiku pohybových poruch včetně studia Parkinsonovy nemoci. Součástí práce je statistická analýza vybraných vlastností s využitím metod číslicového zpracování signálů, geometrického modelování a počítačové inteligence.

The project is devoted to the analysis of methods for localization and feature detection of three-dimensional objects by image and space sensors of the MS Kinect device. The following research is devoted to the proposal of methods for video-sequences processing for features selection and classification of records of physical activities and early diagnostics of gait disorders including the Parkinson’s disease study. The work includes statistical analysis of features detected using digital signal processing methods, geometric modelling and computational intelligence.

Registrace a analýza záznamů optické koherentní tomografie / Registration and Analysis of Optical Coherence Tomography

Školitel / Supervisor: MUDr. Oldřich Vyšata, Ph.D.
Školitel specialista / Co-suprervisor: Prof. Ing. Aleš Procházka, CSc.

Práce zahrnuje rozbor dat pořízených optickou koherentní tomografií (OCT) pro analýzu struktur oka a očního nervu, Výzkumná část obsahuje studium metodiky registrace obrazů, časovou detekci jejich změn a návrh Bayesovské klasifikace vybraných příznaků s využitím výpočetní inteligence v souvislosti s léčbou zánětu očního nervu. Výsledné algoritmy budou ověřeny na skupině nemocných a zdravých jedinců z hlediska progrese postižení a využity ke včasné diagnostice poruch zraku v klinické praxi.

The project includes analysis of data resulting from optical coherence tomography (OCT) and related to the treatment of inflammation of the optic nerve. Research part contains the study of image registration methods, time evolution of their changes and the proposal of Bayesian classification of selected retina features using computational intelligence methods. Resulting algorithms will be verified on the group of ill and healthy individuals related to the disease progression and they will be used for early diagnostics of disorders in the clinical practice.

Adaptivní metody analýzy a zpracování vícekanálových dat při sportovních aktivitách / Adaptive Methods of Multi-Channel Data Analysis and Processing during Sport Activities

Školitel / Supervisor: Prof. Ing. Aleš Procházka, CSc.
Školitel specialista / Co-suprervisor: Prof. Saeed Vaseghi, MUDr. Oldřich Vyšata, Ph.D.

Téma práce je zaměřené na adaptivní metody analýzy vícekanálových dat včetně potlačování jejich aditivních rušivých složek s využitím obecných metod číslicového zpracování signálů, jejich analýzy v časové a frekvenční oblasti a číslicové filtrace. Práce zahrnuje rozbor korelačních závislosí fyziologických a GPS dat s návazností na fyzické a sportovní aktivity.

The project is devoted to adaptive methods of multi-channel data analysis including rejection of their additive noise components using general methods of digital signal processing, signal analysis in time and frequency domains and digital filtering. The work includes analysis of correlations of physiological and GPS signals related to ambient data of physical and sport activities.

Adaptivní vyhodnocování biomedicínckých časových řad s využitím ne-Shannonovských entropií / Adaptive Evaluation of Biomedical Time Series Using Non-Shannon Measures of Entropy

Školitel / Supervisor: Prof. Ing. Aleš Procházka, CSc
Školitel specialista / Co-supervisor: doc. Ing. Ivo Bukovský, Ph.D., MUDr. Oldřich Vyšata, Ph.D.

Výzkum tématu se zaměří na analýzu časových řad s využitím vlastního principu učení se neuronových sítí a adaptivní detekce neočekávaných stavů pro vyhodnocování a diagnostiku biosignálů (EEG). Z oblasti neuronových sítí se předpokládá zaměření na nekonvenční neuronové modely lineární v parametrech (např. polynomiální neuronové architektury HONU). Jako vyhodnocovací algoritmus budou zkoumány vlastní průběhy procesů učení neuronových sítí (např. vycházející z algoritmu Learning Entropy) a vývoj metody pro detekci a diagnostiku časových řad (EEG).
Podstatným rysem vyvíjené metodiky detekce a diagnostiky signálů bude robustnost vůči nedokonalostem (chybám) samotných prediktivních modelů.

This doctoral research will focus on adaptive novelty detection and analysis of time series. Neural network learning processes themselves will be investigated for novelty detection and for diagnostic purposes of time series (EEG). Higher-order polynomial neural architectures and other in -parameter-linear neural models and their extensions are
expected to be studied. The evaluation algorithm of time series will be based on learning processes of neural networks (e.g. Learning Entropy and its extensions) and it will be studied for detection and diagnostic purposes of time series. The important feature of this developed approach shall be its robustness against imperfect quality of predictive models.

Výběr příznaků pro velké soubory dat / Feature Selection Methods for Large Datasets

Školitel / Supervisor: Prof. Ing. Aleš Procházka, CSc
Školitel specialista / Co-supervisor: Ing. Martin Macas, Ph.D.

V posledních letech začíná být skladováno velké množství dat, aniž by byl znám přesný účel jejich použití. Následná aplikace analytických metod jako je automatická klasifikace nebo predikce může být obtížná pokud nevíme, která data jsou relevantní k dané úloze. Tento problém může být řešen metodami selekce příznaků. Práce by se měla zaměřit na nové a škálovatelné metody selekce příznaků vhodné pro velké datové soubory. Nové metody by měly být analyzovány pro data vyšších dimenzí nebo velkých datových vzorků. Zvláštní důraz by měl být kladen na distribuované přístupy nebo na selekci v reálném čase. Metody by měly být zkoumány na reálných datových souborech z oblasti medicíny, energetické efektivity nebo domácí automatizace.

In recent years, a huge amount of data is being stored without a particular idea of its usefulness. An application of data analyst methods like classification and prediction can however be difficult without knowing which part of the data is relevant for the particular problem. This problem can be solved by feature selection methods. The thesis should focus on novel scalable feature selection methods that are suitable for large data sets. Novel methods should be analyzed for the case of high dimensionality or/and large sample size. Particularly, the distributed approaches and real time approaches should be focused. The methods should be examined and evaluated on real-world data sets from medical, energy efficiency or home automation domains where data are already available.

Sledování poruch konektivity v mozku / Monitoring of Connectivity Disorders in the Brain

Školitel / Supervisor:: MUDr. Oldřich Vyšata, Ph.D.

Konektivita v mozku může být modelována a kvantifikována množstvím různzých technik. Funkční konektivita je definovaná jako časová korelace (pokud jde o statisticky významnou závislost vzdálených oblastí mozku) mezi aktivitou různých neuronových shluků. Efektivní konektivita je relativně novým konceptem definovaným jako přímý nebo nepřímý vliv jednono neuronového systému na jiný. Popisuje dynamické směrové interkace mezi různými oblastmi mozku. Dynamické kauzální modelování, Grangerova kauzalita, parciální směrová koherence patří do této skupiny technik. Vzájemná korelace, koherence, vlnková koherence, fázová synchronizace a vzájemná informace hodnotí funkční konektivitu. Tyto funkční změny budou porovnány s MRI a CT obrazy fokálního postižení mozku a mapovány do atlasu mozku k odhadu místa postižení mozkových drah. K trojrozměrnému mapování rozsahu a lokalizace postižení budou využity metody zpracování obrazů

Brain connectivity can be modeled and quantified with a large number of techniques. Functional connectivity is defined as the temporal correlation (interms of statistically significant dependence between distant brainregions) among the activity of different neural assemblies. Effective connectivity is a relatively new concept defined as the direct or indirect influence that one neural system exerts over another. It describes the dynamic directional interactions among brain regions. Dynamic Causal Modeling , Granger-causality, Partial directed coherence belong to this family of techniques. Cross-correlation, Magnitude Squared Coherence, Wavelet Coherence, Phase synchronization and Cross Mutual Information estimates functional connectivity. Those functional changes will be compared to MRI and CT focal brain damage images mapped on brain atlas to estimate disruption of the brain pathways. Image processing method will be used for three-dimensional mapping of the extent and location of the lesions.

Analýza a klasifikace vzorů v Hilbertových prostorech / Pattern Analysis and Classification in Hilbert Spaces

Školitel / Supervisor: doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D.

Téma práce je zaměřené na vývoj nových metod analýzy, klasifikace a vizualizace vzorů s využitím Hilbertova prostoru a jeho vlastností. To umožní konstrukci nelineárních transformací užitečných při zpracování dat s různou strukturou a jejich následnou klasifikaci. Předpokládají se reálné aplikace v biomedicíně (EEG, EKG, EMG, MRI, SPECT, PET).

The project is aimed at development of novel analytical, classification and visualization methods using Hilbert aspace and its properties. It enables design of nonlinear transforms being useful for various data processing with special structure. Real applications are supposed in biomedicine (EEG, ECG, EMG, MRI, SPECT, PET).

Využití matematických a statistických metod k analýze biomedicínských signálů / Application of Mathematical and Statistical Methods in Analysis of Biomedical Signals

Školitel / Supervisor: doc. Ing. Jaromír Kukal, Ph.D.

Téma práce je zaměřené na vývoj nových matematických a statistických metod zpracování signálů. Budou studovány robustní statistické odhady parametrů lineárních i nelineárních modelů ve vztahu k predikci, chaotickému chování a fraktální analýze trajektorie diskrétních dynamických systémů. Předpokládají se aplikace na biomedicínské časové řady.

The project is aimed at development of novel mathematical and statistical methods of signal processing. Robust statistical estimates of linear and nonlinear model parameters will be studied related to prediction, chaotic behavior, and fractal analysis of discrete dynamic system trajectory. Real applications are supposed on biomedical time series.

Pokročilé metody řízení procesů se zaměřením na systémy nelineární a vícerozměrové / Advanced Process Control Focused on Nonlinear and Multivariable Systems

Školitel / Supervisor: Ing. Jan Mareš, Ph.D.

Téma práce je zaměřené na studium a vývoj nových metod analýzy procesních dat a návrh nových řídicích algoritmů. Práce předpokládá (i) studium pokročilých metod analýzy signálů, řídicích strategií a kybernetiky (ii) návrh konkrétních metod a algoritmů pro řízení a (iii) implementaci a verifikaci na reálném technologickém zařízení.

The project is devoted to the design of new methodology of data processing and control algorithms development. The work assumes (i) the study of advanced methods of signal analysis, process control algorithms (ii) the proposal of specific control algorithms, (iii) implementation and verification on the real technological system.

Bezdotykové řízení prototypu mobilního robotického asistenta / Contactless Control of the Mobile Robotic Assistant Prototype

Školitel / Supervisor: Ing. Jan Mareš, Ph.D.
Školitel specialista / Co-suprervisor: MUDr. Oldřich Vyšata, Ph.D.

Téma práce je zaměřené na vývoj a porovnání metod bezdotykového řízení mobilního robota, založených na analýze vybraných biomedicínských dat. Práce předpokládá (i) studium pokročilých metod analýzy signálů, robotiky a kybernetiky (ii) návrh konkrétních metod a algoritmů pro řízení a (iii) implementaci a verifikaci na prototypu mobilního robota.

The project is devoted to the design and comparison of methods for the wireless control of the mobile robot using analysis of selected biomedical data. The work assumes (i) the study of advanced methods of signal analysis, (ii) the proposal of specific control algorithms, (iii) implementation and verification of the real mobile robot.

Pokročilé metody informačního vytěžování dat a jejich využití pro řízení bioprocesů / Advanced Data Mining Methods and Control of Bioprocesses

Školitel / Supervisor: Prof. Ing. Jan Náhlík, CSc.
Školitel specialista / Co-suprervisor: Ing. Pavel Hrnčiřík, Ph.D.

V současnosti dochází k bouřlivému vývoji v oblastech metabolického inženýrství a mikro a nano měřicích metod s cílem pochopit buněčné aktivity spojené např. s vysokou produktivitou či výtěžností bioprocesu. Výzkum biotechnologických procesů tak generuje velké objemy dat, v nichž jsou obsaženy důležité informace o vlastnostech a chování těchto procesů. Práce je zaměřena na studium a aplikaci vybraných metod z oblasti umělé inteligence při zpracování těchto dat. Získané znalosti budou implementovány v podobě softwarových agentů a následně použity k pokročilému řízení vybraného biotechnologického procesu. Výsledky budou využity při řízení modelového bioprocesu výroby biopolymerů.

At present we can see rapid advancements in the fields of metabolic engineering and micro and nanomeasurement methods. Aim is to understand cell activities connected with high productivity and yield of biotechnological production processes. Application of above mentioned measurement methods generate a huge amount of data containing important information on behavior and characteristics of these processes. Theme of this work is focused on selected data mining and analysis methods from the area of artificial intelligence with the aim to gain specific process
knowledge. The obtained knowledge will be implemented in the form of software agents for advanced control of a selected model bioprocess for biopolymer production.

Vícerozměrné statistické metody řízení bioprocesů / Multivariate Statistical Process Control of Bioprocesses

Školitel / Supervisor: Ing. Pavel Hrnčiřík, Ph.D.

Vsádkové a přítokované kultivace užívané v biotechnologických výrobních procesech ve farmacii a potravinářství jsou typickým příkladem technologických procesů, které nelze efektivně monitorovat a řídit pouze na základě jedné procesní veličiny. Jedním z možných řešení je použití vícerozměrných statistických metod typu analýzy hlavních komponent (PCA) a částečných nejmenších čtverců (PLS). Práce je zaměřena na studium a aplikaci výše uvedených metod pro pokročilé řízení a monitorování vybraného biotechnologického procesu.

Batch and fed-batch cultivations used within productive bioprocesses in the pharmaceutical and food industries represent typical cases of technological processes where univariate approaches to process control and monitoring are not effective. A possible solution to this problem is the application of multivariate statistical methods like principal component analysis (PCA) and partial least squares (PLS). The aim of this work is to study and subsequently apply the above mentioned methods for advanced control and monitoring of a selected model bioprocess.

Témata vypsaná Ústavem fyziky a měřicí techniky

Senzory plynů v bezpečnostní oblasti - detekce chemických bojových látek a markerů výbušnin / Application of Gas Sensors in a Security Area - Detection of Chemical Warfare Agents and Taggants in Explosives

Školitel / Supervisor: Ing. Přemysl Fitl, Ph.D.
Školitel specialista / Co-supervisor: Doc. Ing. Dr. Martin Vrňata

Problematika detekce výbušnin a chemických bojových látek je v současné době velice aktuální v důsledku celosvětově narůstající míry terorizmu. V praxi se aktuálně pro detekci těchto látek používají zařízení analyzující pohyblivosti iontů, hmotnostní spektra, IČ spektra či luminiscenci. Tato zařízení jsou však nevhodná pro rozsáhlejší nasazení z důvodu nákladnosti a vysoké provozní náročnosti (velká hmotnost, energetická náročnost). Bezpečností složky proto usilují o vývoj jednodušších zařízení využívajících pole jednoduchých senzorů založených na jednoduchých chemicko-fyzikálních principech - převodních mechanismech. Těmito principy jsou třeba sledování vodivosti, rezonanční frekvence (QCM), přenosové charakteristiky transistorů (Chem-FET) atd. Cílem práce je na základě rešerše navrhnout, připravit a testovat aktivní senzorické vrstvy s potenciálním využitím pro detekci taggantů výbušnin a chemických bojových látek (případně jejich simulantů). Pro přípravu aktivních vrstev budou použity tenkovrstvé technologie dostupné na Ústavu fyziky a měřicí techniky (vakuové technologie – pulzní laserová depozice, naprašování a napařování; “mokré” technologie - spin coating, ink-jet, elektrodepozice). Připravené vrstvy budou analyzovány z hlediska elektro-transportních vlastností (vodivost, impedance, pohyblivost nosičů náboje, interakce s fotony) v souvislosti s expozicí definovanou atmosférou obsahující sledovaný analyt. K tomu bude student využívat především impedanční analyzátory (Agilent 4294, Gamry Reference 600) a PPMS (Physical Property Measurement System) ve spojení s elektrometrem Keithley 6517B a měřícím systémem Keithley 6221/2182. Přitom bude věnována pozornost schopnosti aktivních vrstev diskriminovat plyny (selektivita) podle různých kritérií (chemisorpce, fyzisorpce, redoxní vlastnosti, schopnost tvořit vazbu vodíkovým můstkem, molekulární hmotnost aj.). Pro měření budou použity chemické simulanty bojových látek (látky chemicky podobné s toxicitou o několik řádů nižší). Měření odezvy aktivních vrstev na reálné bojové látky (sarin, yperit, VX) bude prováděno v kooperaci s Ústavem ochrany proti zbraním hromadného ničení (Univerzity obrany, Brno), který může jako jediný v ČR s těmito látkami legálně pracovat.

The issue of detection of explosives and chemical warfare agents is currently very relevant due to the increasing rate of global terrorism. In practice, currently used detection devices are based on measurement of ion mobility, mass spectra, IR spectra and luminescence. Such devices are unsuitable for more extensive deployments in field due to the high expensiveness and operational complexity (large mass, power consumption). Security forces therefore endeavor to develop simpler devices consisting of sensor arrays with simple sensors utilizing basic chemical and physical principles - transducing mechanisms. These principles are for instance measurement of conductivity, resonance frequency (QCM), the transmission characteristics of the field effect transistors (Chem-FET), etc. The aim of the thesis is to propose, manufacture and test active sensor layers with potential application for detection of explosive taggants and chemical warfare agents (or their simulants). For preparation of the active sensor layers thin film technologies (vacuum technologies - pulsed laser deposition, sputtering and evaporation; "wet" technologies - spin coating, ink-jet, electro deposition) will be used. Prepared layers will be analyzed with respect to their electro-transport properties (conductivity, impedance, charge-carrier mobility, interaction with photons) and also on exposure to an atmosphere containing a defined analyte. To do this, student will primarily use impedance analyzers (Agilent 4294, GAMRY Reference 600) and PPMS (Physical Property Measurement System) in connection with an electrometer Keithley 6517B and measurement system Keithley 6221/2182. An attention will be given to ability of active layers to discriminate the gases (i.e. selectivity) according to various criteria (chemisorption, physisorption, redox properties, molecular weight, the ability to form hydrogen bond, etc.). For the testing of sensing responses, the chemical warfare agent simulants (simulant - chemically similar substance with the several orders of magnitude lower toxicity) will be used. Measuring the sensing response of active layers on real warfare agents (sarin, mustard gas, VX) will be carried out in cooperation with the NBC Defence Institute (University of Defence, Brno), which is the only one institution in the Czech Republic, which is authorized to legally dispose and experiment with these substances.

Specifické receptory v chemických senzorech / Specific receptors in chemical sensors

Školitel / Supervisor: Ing. Dušan Kopecký, Ph.D.
Školitel specialista / Co-supervisor: Doc. Ing. Dr. Martin Vrňata

Stávající experimentální chemické senzory na bázi organických látek jsou progresivní elektronické součástky, které však stále trpí řadou neduhů, zabraňujících jejich nasazení do reálných aplikací. Fundamentálním nedostatkem těchto chemických senzorů je jejich nízká selektivita. V praxi se takové senzory projevují vysoce citlivou odezvou na nízké koncentrace různých plynů a par, avšak zároveň nejsou schopny rozlišovat mezi detekovaným analytem a případnými interferenty. V současné době je proto testována řada metod, které by měly tyto problémy překonat. Mezi  nejdůležitější patří například molekulární imprinting nebo metody, na které cílí tato práce - chemické a fyzikální funkcionalizace citlivého materiálu chemického senzoru. Cílem práce je systematicky prozkoumat vybrané metody chemické a fyzikální funkcionalizace organických materiálů jako jsou vodivé polymery a makromolekuly vyznačující se charakterem polovodičů. Obě metody budou zkoumány z hlediska mechanismů a kvality implantace specifických receptorů do organických materiálů. Dále bude sledováno jejich výsledné rozložení v citlivé vrstvě chemického senzoru například pomocí prvkového mapování energiově disperzní spektroskopie. Takto modifikované chemické senzory budou testovány v atmosférách analytů toxických a výbušných plynů a par a jejich odezvy budou statisticky porovnány s nestrukturovanými protějšky.

Contemporary experimental chemical sensors based on organic materials are progressive electronic components, but they still suffer from numerous ailments, preventing their use in real applications. A fundamental disadvantage of these chemical sensors is their low selectivity. In practice, these sensors exhibit a highly sensitive response to low concentrations of various gases and vapors, but also they are not able to distinguish between the analyte to be detected and interferents. Therefore, in present time, a number of methods that would overcome these problems is tested. Molecular imprinting or methods targeted by this work - physical and chemical functionalization of sensitive material of chemical sensor belong among the most important ones.The aim of this work is to systematically investigate methods of physical and chemical functionalization of organic materials (conductive polymers and macromolecules) with character of the semiconductors. Both methods will be studied from the perspective of mechanisms and quality of the specific embedded receptors. Furthermore, their distribution in the sensitive layer of chemical sensor will be observed, using elemental mapping by energy-dispersive spectroscopy. The modified chemical sensors will be tested in the atmospheres of analytes of toxic and explosive gases and vapors, and their responses will be statistically compared with unstructured counterparts.

Elektronová mikroanalýza struktury chemických senzorů toxických plynů a par / Electron microanalysis of the structure of chemical sensors

Školitel / Supervisor: Ing. Dušan Kopecký, Ph.D.
Školitel specialista / Co-supervisor: Doc. Ing. Dr. Martin Vrňata

Skenovací elektronová mikroskopie (SEM) a energiově disperzní spektroskopie (EDS) patří mezi dvě základní a nejdůle-žitější metody elektronové mikroanalýzy. Dohromady vytváří mocný nástroj pro studium nano a mikroobjektů v prostoru i energiích a spolu s pokročilými metodami počítačového zpracování signálů a obrazů umožňují poodhalit strukturu a slo-žení, případě defekty a znečišťující příměsi v řadě miniaturních zařízení. Cílem této práce je studium topologie a povrcho-vého složení citlivých vrstev chemických senzorů a jejich vlivu na schopnost senzorů detekovat nízké koncentrace toxických plynů a par. Práce se bude věnovat zejména moderním metodám mapování povrchů a korelaci získaných dat s parametry depozičních procesů. V práci budou využity pokročilé metody zpracování signálů z detektorů sekundárních a zpětně odražených detektorů, analýzy obrazu a kvantitativní a kvalitativní analýzy prvkového složení vzorku.

Scanning electron microscopy (SEM) and energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX) are the two basic and most important methods of electron microanalysis. Together they create a powerful tool for the study of nano- and micro- objects in space and energy. Along with advanced methods of computer signal and image processing they allow to reveal the structure and composition and also defects and contaminants in numerous miniature devices.The aim of the work is to study the topology and surface composition of sensitive layers of chemical sensors and their impact on the ability of sensors to detect low concentrations of toxic gases and vapors. The work will focus mainly on modern methods of surface mapping and data will be correlated with the parameters of the deposition processes. The work takes advantage of advanced methods of signal processing from secondary and backscattered detectors, image analysis and quantitative and qualitative analysis of the elemental composition of the sample.

Organické polovodiče pro senzory - charakterizace elektrofyzikálních vlastností / Organic semiconductors for sensor applications - characterization of electrophysical parameters

Školitel / Supervisor: doc.Ing. Dr. Martin Vrňata
Školitel specialista / Co-supervisor: Ing. Přemysl Fitl, Ph.D.

Tradiční anorganické polovodiče jsou v senzorických aplikacích (polovodičové plynové senzory, QCM rezonátory, solární články) stále ve větší míře nahrazovány organickými polovodivými materiály polymerní i nepolymerní povahy, vykazujícími větší flexibilitu chemického složení i užitných vlastností. Protože výstupní veličinou všech výše zmíněných typů senzorů je veličina elektrická, je nutné posuzovat vhodnost konkrétního materiálu pro citlivou vrstvu senzoru především na základě jeho elektrofyzikálních parametrů. Práce se bude zabývat systematickým studiem elektrofyzikálních parametrů vrstev organických polovodičů (určení koncentrace a pohyblivosti nosičů náboje, frekvenční závislosti impedance, vyhodnocení parametrů náhradního obvodu a proměření pásové struktury - určení energií HOMO a LUMO pásů). Jako analytické nástroje se využijí metoda Van der Pauw, Hallova metoda, impedanční analýza a také absorpční spektroskopie. V práci se počítá s využitím Physical Property Measurement System (PPMS), což je zařízení, které umožňuje studovat elektrotransportní vlastnosti materiálů v rozsahu teplot 1,8 - 400 K a v magnetických polích ± 9 T. Cílem je prozkoumat souvislost zjištěných elektrofyzikálních parametrů jednak s chemickým složením látky a jednak s podmínkami její depozice. Pozornost se zaměří především na (substituované)ftalocyaniny a polypyrrol - dvě skupiny látek zkoumané v současnosti na Ústavu fyziky a měřicí techniky.

Organic semiconductors are promising materials for sensor applications. As the output quantity of chemical gas sensors is electric signal, electrophysical parameters of the material are crucial for its applicability. The topic of this work is in systematic research of electrophysical parameters of organic semiconductors (charge carrier concentration, charge carrier mobility, impedance vs. frequency, equivalent circuit of semiconductor layer and its band structure - energy position of HOMO and LUMO bands). These measurements will be carried out by Van der Pauw method, Hall method, impedance analysis and also absorption spectroscopy. The main goal is to investigate influence of chemical composition and deposition conditions on electrophysical parameters of the prepared layer for two classes of materials - phthalocyanines and polypyrrole.

Studium intenzifikace netermálních výbojů pro dekontaminaci povrchů a kapalin / The Study of Improvement of Non-Thermal Discharges for Decontamination Purposes

Školitel / Supervisor: doc. Ing. Vladimír Scholtz, Ph.D.
Školitel specialista / Co-suprervisor: Ing. Josef Khun, Ph.D.

Cílem práce je intenzifikace stávajících netermálních výbojů s ohledem na možnost jejich použití pro účely dekontaminace povrchů a kapalin. Intenzifikací se rozumí dosažení vyšších výkonů výbojů, popřípadě dosažení kvalitativní změny v jejich režimu bez nežádoucích jevů, jakými jsou přechod do jiskry nebo do oblouku, nadměrný ohřev v oblasti výboje atd. Modifikace (intenzifikace) může být obecně provedena například zařazením vhodného prvku do elektrického obvodu výboje, změnou geometrie elektrod, změnou charakteru napájecího napětí výboje nebo ovlivňováním již vytvořeného plazmatu mezi elektrodami výboje. Poslední možnost zahrnuje například dodatečné přivádění proudícího plynu do prostoru mezi elektrodami, působení elektromagnetického pole či ultrazvuku na plazma, atd. Intenzifikovaný výboj bude poté testován pro účely dekontaminace povrchů nebo kapalin. Bude zjišťována zejména jeho dekontaminační účinnost (procentuální úbytek bakterií po expozici výbojem) a energetická výtěžnost dekontaminace (počet umrtvených bakterií na jednotku energie přivedené do výboje).

The aim of the work is to improve existing non-thermal electrical discharges and to analyze their decontamination properties. The term improvement means to increase the discharge current and power possibly to achieve qualitative change in the discharge regime without an undesirable phenomena such as the transition into the arc or spark discharge, the excessive release of heat in the discharge area etc. In general the improvement of discharges can be made in several ways, e.g. including of suitable component in to the electrical circuit of the discharge, changing of the electrode geometry, changing of the character of supply voltage or influencing of the created plasma between the discharge electrodes. The last case comprises additional supplying of flowing gas in to the area between electrodes, influencing of the plasma by electromagnetic field, ultrasound waves etc. Consecutively improved electrical discharge will be analyzed for surface or liquid decontamination purposes. There will be found out decontamination efficiency (percentage decrease of bacteria after discharge exposition) and energy yield of decontamination (the ratio of quantity of deactivated bacteria and the energy delivered into the process).

Možnosti aplikace baktericidních vlastností korónového výboje / The Possibilities of Application of the Corona Discharge Bactericidal Effects

Školitel / Supervisor: doc.Ing.Vladimír Scholtz, Ph.D.
Školitel specialista / Co-suprervisor: doc. RNDr. Jaroslav Julák, CSc., Ing. Josef Khun, Ph.D.

Nízkoteplotní plazma, vhledem ke svým baktericidním vlastnostem, může být vhodnou náhradou konvenčních sterilizačních metod. Práce je zaměřena především na korónový výboj a jeho možné praktické aplikace pro dekontaminaci až sterilizaci povrchů nebo kapalin. Výsledky by mohly být využitelné pravděpodobně v laboratorní praxi. Zároveň je tady prostor pro výzkum vlivu baktericidního agens korónového výboje na různé typy bakterií, jejich spór, kvasinek a případně i jiných mikroorganismů.

Low temperature plasma is looking like a possible alternative to the common sterilization methods. Scope of this work is the corona discharge and its possible practical applications for the decontamination of surfaces and liquids. Results may be employed in laboratory practice. It is possible to combine this work with the investigation of bactericidal effects of corona discharge to the bacteria, bacterial spores, yeast or other microorganisms.

Počítačové modelování nízkoteplotního plazmatu a elektrických výbojů / Computer Modelling of Low-Temperature Plasma and Electrical Discharges

Školitel / Supervisor: doc.Ing. Vladimír Scholtz, Ph.D.
Školitel specialista / Co-suprervisor: Ing. Josef Khun, Ph.D.

Předmětem práce je počítačové modelování nízkoteplotního plazmatu, především v souvislosti s jeho generováním v elektrických výbojích, což by mělo přispět k objasnění chemických reakcí ve výbojích a jejich prostorového rozložení. Práce předpokládá seznámení se s problematikou fyziky plazmatu, počítačovým modelováním, výběr vhodné resp. vhodných metod k modelování vybraného problému a kontrolu s experimentem. Práci je možné spojit i s výzkumem baktericidních vlastností nízkoteplotního plazmatu a případně modelovat interakci plazmatu s organickými strukturami.

Scope of this work is the computer modelling of low temperature plasma in electrical discharges. It may help to clarify the plasma-chemical reactions in discharges and the area distribution of generated particles. Work deals with the issue of plasma physics, computer modelling, possible method for the modelling of selected problem and comparison with the experiment. It is possible to combine this work with the investigation of bactericidal effects of low-temperature plasma or the interaction with organic structures.

Témata vypsaná Laboratoří informatiky a chemie

Laboratoř informatiky a chemie žádná témata nevypisuje.