Výzkumné aktivity
Web: https://mi.kiv.zcu.cz
V rámci našeho výzkumu vyvíjíme inovativní řešení pro sběr, reprezentaci a zpracování heterogenní informace o lidském zdraví s cílem dosažení lepší personalizované, prediktivní a preventivní zdravotní péče, což v konečném důsledku povede k lepšímu zdraví občanů. Naše výzkumné aktivity, které jsou spolufinancovány institucionální podporou, různými národními granty (např., MZ IGA – NT 13326, GAČR 407/12/1525, GAČR 406/09/0150, CZ.1.05/3.1.00/14.0298), evropskými granty (např. VPHOP – FP7-ICT-223865), ale také soukromými společnostmi, mohou být rozděleny do několika níže uvedených směrů.
Digitální pacient
Protože dosud není technologicky možné vytvářet přesný virtuální model pro každého pacienta zvlášť, postupuje se typicky tak, že se vytvoří přesný model, tzv. atlas, pro mrtvý subjekt a tento atlas je posléze přizpůsoben pro konkrétního pacienta na základě znalostí jeho výšky, váhy, nebo RTG snímků a obohacen o modely částí, které pro tohoto pacienta jsou k dispozici (např. µCT stehenní kosti). Výsledný model digitálního pacienta je pak podrobován nejrůznějším simulacím, např. deformace svalů v závislosti na pohybu kostí, změna tvaru srdce podle EKG pacienta, proudění krve v cévách s uvažováním změřeného krevního tlaku pacienta, apod. Výše uvedené vyžaduje automatickou příp. poloautomatickou segmentaci medicínských snímků (využívají se pravděpodobnostní přístupy, neuronové sítě, či jiné přístupy strojového učení), následovanou extrakcí 3D povrchových nebo objemových sítí orgánů (např. kůže, svaly, kosti, cévy) nebo tkání (např. struktura kostí). Sítě jsou dále podrobovány rigidním nebo nerigidním transformacím za účelem registrace jejich polohy v těle nebo změny jejich tvaru v důsledku působení vnějších i vnitřních sil. Transformace bývají založeny na PCA aj. metodách analýzy dat. Virtuální model pacienta, ať již jako celek nebo jen jeho část, je následně vizualizován standardnímy prostředky počítačové grafiky.
Naše nejvýznamnější projekty
- Kosterně svalové modelování (EN), řešeno primárně v rámci projektu financovaného EK VPHOP - Virtual Osteoporotic Human (FP7-ICT-223865), se zaměřuje na automatické vytvoření interní struktury svalů v reálném čase a rychlý náhled na změnu tvaru svalů (včetně jejich vnitřní struktury) v závislosti na pohybu kostí. Více informací lze nalézt na této stránce (EN).
- Reprezentace cévního řečiště jater (EN), řešeno primárně v rámci financovaných projektů Improvement of resecability of the malignant processes using the more accurate methods for measuring parametres of the remnant liver parenchyma – computer asisted diagnostic and software modeling (IGA MZ CR NT13326), se zaměřuje na vytvoření univerzální postupu pro parametrickou reprezentaci cévního řečiště jater extrahovaného automaticky z medicínských snímků. Více informací je dostupných na: http://medical.kiv.zcu.cz/research/ (EN)
Populační modelování a medicínské IS
Data konkrétního pacienta, např. segmentované medicínské snímky, 3D sítě orgánů či tkání, EEG, EKG aj. signály jsou analyzovány a parametrizovány (např. velikostí, natočením vůči souřadnému systému, poměrem délek stran, převažujícími frekvencemi) a spolu s dalšími biometrickými údaji (např. teplota, krevní tlak) a doplňujícími přidruženými informacemi z chorobopisu, DICOM hlavičky, apod. jsou ukládány do databáze (datového skladu) navržené na základě předem dané ontologie. Nad touto databází jsou pak prováděny dotazy poskytující pro daného pacienta rekonstrukci jeho dat z dat jiných pacientů s obdobnými souvisejícími parametry (např. pro pacienta nemám k dispozici 3D model jeho stehenní kosti, ale znám její délku: 48 cm, takže mohu z modelů v databázi dostupných pro pacienty s obdobnou délkou určit průměrný 3D model použitelný pro mého pacienta). Kromě tohoto lze nad databází provádět další dotazy vracející pro zadané příznaky konkrétního pacienta komplexní údaje pacientů v databázi s příznaky nejpodobnějším zadaným, a to včetně informací o diagnóze a průběhu léčby, a tak pomoci lékařům s diagnózou a stanovení predikce dalšího vývoje onemocnění pacienta v závislosti na léčbě. Toto vše vyžaduje Fourierovu nebo vlnkovou trasformaci signálů, jejich filtraci (např. Gaborovy filtry), využití neuronových sítí, grafových databází, nějaké zpracování textu, anonymizační a šifrovací postupy (pro zajištění bezpečnosti dat), apod.
Naše nejvýznamnější projekty
- Information System for Medical Research and Education je primárně orientován na výzkum vaskulárního onemocnění; jeho rozšíření na další onemocnění je však poměrně snadné. Data a jejich metadata jsou uložena pohromadě v jedné databázi. Primárně jsou využívána data přicházející ve formátu DASTA, DICOM, HL7 a dále pak strukturovaná data z Safe Implementation of Treatments in Stroke (SITS) registru. Více informací lze nalézt na:http://medical.kiv.zcu.cz/research/ (EN)
- EEG/ERP Portal (EEGBase) je webový portál pro ukládání, anotaci, správu, analýzu a sdílení elektrofyziologických dat. Více informací je dostupných na: http://neuroinformatics.kiv.zcu.cz/ (EN)
Neuroinformatika
Oblast neuroinformatiky se zabývá měřením elektrické aktivity mozku (EEG/ERP) při různých scénářích a zpracováním naměřených signálů buď za účelem diagnostiky neurologických poruch, nebo za účelem ovládání počítače „myšlenkou“ (tzv. BCI). Využívají se metody pro analýzu, klasifikaci a detekci vzorů v 1D signálu založené např. na Fourierově transformaci, pravděpodobnostních přístupech a neuronových sítí. Výsledky jsou publikovány a sdíleny za využití prostředků sémantického webu. Více informací je dostypných na této stránce a dále pak na: http://neuroinformatics.kiv.zcu.cz/.
Naše nejvýznamnější projekty
-
Detekce poruch pozornosti u dětí, primárně řešeno v rámci financovaného projektu Evaluation of developmental disorders in gross motor skills in children school age (GA 406/07/0168) ve spolupráci s Fakultní nemocnici v Plzni a Katedrou tělesné výchovy a sportu Západočeské univerzity v Plzni, se zaměřuje na detekci poruch pozornosti (v časném věku) na základě audio stimulace a vyhodnocování tomu odpovídajících moznových vln.
-
Pozornost řidiče zahrnuje analýzu event related potential (ERP) mozkových vln řidiče v běžném EEG signálu. Měnící se hodnoty amplitudy a latence určují pozornost řidiče. Cílem je vytvoření zařízení, které dokáže včas zachytit zvýšenou únavu řidiče a předat tuto informaci dalším systémům ve vozidle, které se postarají o to, aby řidič za volantem neusnul.
Predikce koncentrace glukózy v krvi
Diabetes je 8. nejčastější příčinou úmrtí. Jeho léčba typicky představuje dávkování inzulínu. Základem stanovení optimální dávky je, aby ošetřující lékař měl představu o tom, jak vypadá tzv. glykemický profil jeho pacienta. Zlatým standardem je pravidelný odběr krve, kdy se v odebraném vzorku určí koncentrace glukózy. Jenomže odebrání vzorku krve není příjemné. Technickým pokrokem v léčbě diabetu se proto stala minimálně invazivní technika známá jako systém kontinuálního měření koncentrace glukózy. Tento systém poskytuje údaj o koncentraci glukózy každých 5 minut. Tato koncentrace není však měřena v krvi, ale v podkoží. Odhad kontinuální koncentrace glukózy v krvi na základě těchto údajů (a sporadických pacientových samoměření koncentrace v krvi) není vždy intuitivní. Tato úzce specializovaná aktivita se proto zabývá vývojem fyziologického modelu dynamiky glukózy. Model umožňuje vypočítat koncentraci glukózy v krvi z koncentrace glukózy v podkoží a mimo jiné také umožňuje predikovat koncentrace glukózy v podkoží. Vyvinutý model sestává ze dvou vzájemně provázaných diferenciálních rovnic, jejichž řešení vyžaduje numerické metody, genetické algoritmy, a/nebo paralelní zpracování. Více lze nalézt na této stránce a dále pak na: http://diabetes.zcu.cz/.
Diagnostické a vyšetřovací postupy pro ORL
Cílem této úzce specializované aktivity je vývoj metod pro včasnou diagnostiky závažných onemocnění hrtanu a vnitřního ucha. Metody kombinují analýzu akustického signálu s analýzou obrázků z vysokorychlostní kamery. Používají se opět již výše zmíněné přístupy, tj. nejrůznější filtrace signálů, algoritmy pro rozpoznávání vzorů, apod.