Projekt z Matematické biologie 2012/2013 Projekt z Matematické biologie 2012/2013 INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Týmový projekt ? Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Týmový projekt – rozdělení úkolů Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Týmový projekt - team-leader-ship Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Týmový projekt – dvě obhajoby Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Týmový projekt - zápočet Závěrečnou zprávu k projektu není potřeba vypracovávat.  Zápočet bude udělen na základě úspěšné obhajoby. Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Týmový projekt – čtyři zadání 1) D. Schwarz: Analýza signálů z měření krevního tlaku při sledování cirkadiánních rytmů 2) D. Schwarz: Registrace EPI obrazů pro transformaci svazků nervových drah v mozku 3) T. Hodásová: Detektor QRS komplexu 4) M. Kuhn: Modelování hemodynamické odezvy z fMRI dat Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Týmový projekt – tři skupiny DIPPING TRAKTOGRAFIE EKG fMRI Brožová, Lucie Čápková, Lenka Hanáková, Barbora Hroch, Martin Chloupková, Renata Krupková, Lenka Kučerová, Michaela Kyselová, Ina Macháčková, Zita Malcová, Petra Matejková, Magdaléna Ngo, Ondřej Panáčková, Lucie Reigl, Tomáš Svobodová, Ivana Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Týmový projekt – dvě prezentace 14. listopadu 2012 dle rozvrhu 19. prosince 2012 dle rozvrhu Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Traktografie Registrace EPI obrazů pro transformaci svazků nervových drah v mozku Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Traktografie Registrace EPI obrazů pro transformaci svazků nervových drah v mozku Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Traktografie Pozadí • 7 T MR EP imaging: artefakty způsobené magnetickou susceptibilitou • Anderson et al., 2003:  • Metody pro rekonstrukci EP obrazů,  • Nevýhoda = dvojí čtení podél osy fázového kódování pozičních souřadnic Nápad 1. Vypočítat svazky nervových drah (TRAKTY) ve zkreslených obrazech . 2. Nelézt transformace popisující zkreslení v EP obrazech. 3. Rekonstruovat svazky nervových drah s využitím těchto transformací. 4. Navrhnout validaci tohoto přístupu pomocí srovnávání tzv. matic konektivity. Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Traktografie Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Traktografie Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Traktografie: workpackages 1. Vysvětlení podstaty vzniku artefaktů v EP obrazech souvisejících s  magnetickou susceptibilitiou u MRI tomografů > 2,5 T 2. Vysvětlení podstaty Andresonovy metody pro rekonstrukci EP obrazů 3. Předzpracování MRI obrazových dat • 5 subjektů • T1‐vážený anatomický obraz (3‐D) • Difuzně‐vážený dataset (4‐D) • Korekce INU artefaktů, převzorkování, kumulační zvýrazňování užitečné  složky • Zvýraznění kontrastu v EP obrazech • Registrace s afinní transformací • Registrace s nelineární transformací 4.     Deformace traktů 5.     Vysvětlení možných přístupů k validaci této nové metody Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses DIPPEŘI Analýza signálů z měření krevního tlaku při sledování cirkadiánních rytmů Kardiologická medikace, betablokátory Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses DIPPEŘI Analýza signálů z měření krevního tlaku při sledování cirkadiánních rytmů  24‐hodinové monitorování krevního tlaku    diurnální rytmus, riziko kardiovaskulárního onemocnění   dippers, non‐dippers  běžná metoda: stanovení procentuálního poměru mezi průměrným tlakem v době bdění a spánku  Stanovit dipping pacientů s čerstvě zjištěnou hypertenzí před  a po 3‐měsíční léčbě kardioselektivními betablokátory.   Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses DIPPEŘI Analýza signálů z měření krevního tlaku při sledování cirkadiánních rytmů  data o systolickém krevním tlaku, diastolickém krevním tlaku  a o tepové frekvenci  60 pacientů, 2 různé terapie Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses DIPPEŘI: workpackages 1. Vysvětlit podstatu a rizika dippingu x nondippingu 2. Přehled existujících metod pro modelování denních průběhů BP ve  vztahu k hodnocení dippingu 3. Návrh a realizace vlastního modelu 4. Hodnocení dippingu na předaném souboru pacientů 5. Porovnání klasických metod (popisná statistika)  a nové metody (s využitím modelu) EKG záznam Cieľ práce Detektor QRS komplexu Institut biostatistiky a analýz Masarykova univerzita 2. října 2012 Detektor QRS komplexu EKG záznam Cieľ práce EKG záznam a záťažový test Záťažový test warm-up krok, klus test cval zvýšujúcou sa rýchlosťou Parametre dĺžka RR a QT intervalov dĺžka QRS komplexu obsah vlny T Detektor QRS komplexu EKG záznam Cieľ práce Záznam EKG z troch zvodov trojzvodové EKG vzorkovacia frekvencia 500 Hz Detektor QRS komplexu EKG záznam Cieľ práce Záznam EKG z troch zvodov Detektor QRS komplexu EKG záznam Cieľ práce Cieľ práce Cieľ: Navrhnúť program, ktorý by detekoval QRS komplexy v zázname trojzvodového EKG. Postup určenie vhodného filtrovania a zosílenia záznamov vytvorenie algoritmu pre detekciu QRS komplexov vo fáze warm-up vytvorenie algoritmu pre detekciu QRS komplexov pre jednotlivé rýchlosti vytvorenie adaptivného algoritmu, ktorý by detekoval QRS komplexy v celom zázname (nerozlíšenom podľa jednotlivých rýchlostí) upravenie algoritmu tak, aby bol schopný detekovať aj pri rôznych abnormalitách v zázname Detektor QRS komplexu EKG záznam Cieľ práce Filtrovanie a zosílenie signálu Filtrácia nežiadúcich zložiek hlavné frekvenčné zložky QRS komplexov sú v rozmedzí 10-25 Hz užitočné zložky EKG ležia medzi 0.5-50 Hz nad 50 Hz sieťové rušenie ďalšie prejavujúce sa zložky sú hlavne dýchanie a pohyb Vhodne zosíliť podstatné zložky jednou z možností je signál jednotlivých zvodov umocniť a zvody sčítať Detektor QRS komplexu EKG záznam Cieľ práce Porovnanie signálov pre rôzne rýchlosti Detektor QRS komplexu EKG záznam Cieľ práce Prechod medzi dvoma rýchlosťami Detektor QRS komplexu EKG záznam Cieľ práce Zaujímavosti 1 Detektor QRS komplexu EKG záznam Cieľ práce Zaujímavosti 2 Detektor QRS komplexu EKG záznam Cieľ práce Zaujímavosti 3 Detektor QRS komplexu EKG záznam Cieľ práce Zaujímavosti 4 Detektor QRS komplexu Modelování odezvy hemodynamické reakce z obrazů funkční magnetické  rezonance BOLD fMRI • fMRI – obrazová data tvoří časovou řadu, která zachycuje  neuronální aktivitu v průběhu experimentu • BOLD fMRI – zachycení neuronální aktivity pomocí rozdílných  paramagnetických vlastností oxyhemoglobinu a  deoxyhemoglobinu Heterogenita mozkových struktur • Jednotlivé mozkové struktury nemusí mít stejnou  hemodynamickou odpověď při neuronální aktivaci (různé  prokrvení, objem bílé hmoty, …) • K modelování BOLD signálu při aktivaci nějaké struktury tak  nemusí být vhodné používat bázovou funkci, která by  odpovídala hemodynamické reakci na podnět ve struktuře jiné  Požadavky • Rešerše možností pro modelování hemodynamické odezvy při  BOLD fMRI • Z poskytnutých dat extrahovat signály z voxelů více  mozkových struktur (vizuální kortex a nějaké další) • Na základě sekvence prezentovaných podnětů modelovat  hemodynamickou odezvu a porovnat s extrahovanými signály • Případně v jednotlivých strukturách odhadnout tvar funkce  hemodynamické odezvy