Projekt z Matematické biologie 2013/2014 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: Registrace EPI obrazů pro transformaci svazků nervových drah v mozku 2) D. Schwarz: Fúze multimodálních obrazových dat v neurozobrazování 3) T. Hodásová: Lineárne modelovanie náhodných procesov – odhad rádu modelu 4) J. Jurčo (D. Schwarz): Ktorá osoba drží v ruke ktorý nástroj? Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Týmový projekt – tři skupiny NÁHODNÉ PROCESY TRAKTOGRAFIE AKCELEROMETR FÚZE OBRAZŮ Baranová, Jana Benešová, Klára Feigler, Igor Glosová, Pavla Hašková, Šárka Jurčo, Juraj Kovalčíková, Petra Kupčák, Kryštof Kůs, Radomír Svoboda, Michal Šilar, Jiří Zemánková, Lenka Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Týmový projekt – dvě prezentace 6. listopadu 2013 dle rozvrhu 18. prosince 2013 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) • 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 Fúze obrazů Předzpracování a fúze multimodálních obrazových dat v neurozobrazování Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Fúze obrazů Pozadí • 7 T MR EP imaging • V sadě EP obrazů z jednoho vyšetření lze nalézt multimodální obrazová data (obrazy s různou fyzikální interpretací jasových intenzit) Nápad 1. Kromě běžného předzpracování provést fúzi obrazových dat s cílem získat obrazy s „lepším“ kontrastem. 2. Obrazy s „lepším“ kontrastem pak využít dále (mimo zadání projektu) např. pro traktografii. Results on image fusion 18 DUW_i Results on image fusion 19 DW_avg_i Results on image fusion 20 DUWi fused with DW_avg_i Projekt z Matematické biologie © Institute of Biostatistics and Analyses Fúze obrazů: workpackages 1. Interpretace dat v sadě obrazů reprezentující zobrazování pro MR traktografii 2. Kumulační zvýrazňování užitečného obrazu v šumu 3. Fúze multimodálních obrazů 5. Návrh a vysvětlení možných přístupů k validaci metody (tj. jak lze kvantitativně ověřit, že objekty ve výsledném obrazu po fúzi souvisí se zobrazovanou scénou?) Lineárne modelovanie náhodných procesov - odhad rádu modelu Terézia Hodásová hodasova.t@gmail.com Terézia Hodásová Lineárne modelovanie - odhad rádu modelu Modelovanie náhodného procesu Autoregresný model rádu q: yn = a1yn−1 +a2yn−2 +· · ·+aqyn−q +εn, εn ∼ WN(0, σ2 ε ); Postup pri modelovaní: určenie vhodného typu modelu na základe vlastností dát odhad parametrov modelu odhad rádu modelu odhad koeficientov modelu verifikácia a zhodnotenie modelu Terézia Hodásová Lineárne modelovanie - odhad rádu modelu Reálne dáta stacionárne postupnosti odvodené z postupnosti dĺžok RR intervalov Terézia Hodásová Lineárne modelovanie - odhad rádu modelu Motivácia hlavné smery pri odhadovaní rádu modelu Akaikeho informačné kritérium a jeho modifikácie kritéria založené na minimalizácii chyby predikcie (Rissanen, Schwarz) kritéria založené na teórii testovania hypotéz (Anderson, Merhav) pri modelovaní parametrov EKG signálu literatúra neponúka jednoznačný návod na odhad rádu modelu, najčastejšie používané AIC rád modelu podhodnocuje Terézia Hodásová Lineárne modelovanie - odhad rádu modelu Úloha zoznámiť sa s rôznymi metódami a kritériami používanými pri odhadovaní rádu modelu vybrať vhodné kritéria pre modelovanie stacionárnych postupností pomocou AR modelu zvolené kritéria aplikovať pri modelovaní reálnych dát vybrať vhodnú metódu verifikácie modelov porovnanie modelov, ich účinností a vhodností zhodnotenie a porovnanie použitých kritérií pre odhad rádov modelu Terézia Hodásová Lineárne modelovanie - odhad rádu modelu Otázky Terézia Hodásová Lineárne modelovanie - odhad rádu modelu Ktorá osoba drží v ruke ktorý nástroj?Ktorá osoba drží v ruke ktorý nástroj? Bi4012 Projekt z Matematické biologieBi4012 Projekt z Matematické biologie Juraj Jurčo, 173001@mail.muni.czJuraj Jurčo, 173001@mail.muni.cz 25.09.2013 Bi4012 Projekt z Matematické biologie 2 Porovnanie signálu z dvoch akcelerometrovPorovnanie signálu z dvoch akcelerometrov na podobnosť pohybovna podobnosť pohybov ● Akcelerometer - zariadenie na meranie zrýchleniaAkcelerometer - zariadenie na meranie zrýchlenia ● Dáta sú zbierané z 3D akcelerometra - osy X, Y, ZDáta sú zbierané z 3D akcelerometra - osy X, Y, Z ● Porovnanie signálov z dvoch rozdielnych zariadeníPorovnanie signálov z dvoch rozdielnych zariadení ● Jeden je upevnený na zápästí rukyJeden je upevnený na zápästí ruky ● Druhý na nástroji ktorý drží osoba v rukeDruhý na nástroji ktorý drží osoba v ruke 25.09.2013 Bi4012 Projekt z Matematické biologie 3 Porovnanie signálu z dvoch akcelerometrovPorovnanie signálu z dvoch akcelerometrov na podobnosť pohybovna podobnosť pohybov ● Akcelerometer na ruke a na nástroji nemusí byťAkcelerometer na ruke a na nástroji nemusí byť rovnako orientovanýrovnako orientovaný ● Osy X,Y,Z môžu byť (budú) rotované v priestoreOsy X,Y,Z môžu byť (budú) rotované v priestore ● Aj po nájdení rotácie zariadení vykazovanéAj po nájdení rotácie zariadení vykazované hodnoty sú len približné, nie rovnakéhodnoty sú len približné, nie rovnaké ● Rotácia sa môže v priebehu času meniťRotácia sa môže v priebehu času meniť 25.09.2013 Bi4012 Projekt z Matematické biologie 4 WorkpackagesWorkpackages ● Podať prehľad metód používaných na porovnávaniePodať prehľad metód používaných na porovnávanie rotovaných signálovrotovaných signálov ● Overiť existujúce metódyOveriť existujúce metódy ● Navrhnúť vlastné metódy na porovnanie signálovNavrhnúť vlastné metódy na porovnanie signálov ● Návrh a realizácia modelu na automatickéNávrh a realizácia modelu na automatické rozpoznávanie (ne)korelovaných úsekov v časovej raderozpoznávanie (ne)korelovaných úsekov v časovej rade ● Overiť vlastné metódy oproti existujúcim a porovnaťOveriť vlastné metódy oproti existujúcim a porovnať úspešnosť a rýchlosť metódúspešnosť a rýchlosť metód 25.09.2013 Bi4012 Projekt z Matematické biologie 5 VyužitieVyužitie ● Doplnková, „bezkontaktná” autentifikačná metódaDoplnková, „bezkontaktná” autentifikačná metóda ● V malých priestoroch, kde iné techniky rozpoznávania nieV malých priestoroch, kde iné techniky rozpoznávania nie sú vhodné alebo dostatočne presnésú vhodné alebo dostatočne presné ● V armádeV armáde ● V rôznych hrách - zbieranie, nosenie predmetov, hry sV rôznych hrách - zbieranie, nosenie predmetov, hry s nástrojmi (lopta, disk, palice..)nástrojmi (lopta, disk, palice..) ● V novo vznikajúcej oblasti Human Activity RecognitionV novo vznikajúcej oblasti Human Activity Recognition