Výzkum a projektyVýzkumné skupiny IBA MU

Výzkumné skupiny IBA MU Neurozobrazovací skupina

Vedoucí výzkumné skupiny Vedoucí výzkumné skupiny: Ing. Daniel Schwarz, Ph.D.

Neurozobrazovací skupina Institutu biostatistiky a analýz je dobrovolná skupina mladých vědců – studentů magisterských a doktorských oborů (matematická biologie, biofyzika, neurovědy a biomedicínské inženýrství) řešící společně problémy a úlohy z oblasti výzkumu mozku.


Vedoucí výzkumné skupiny:

Ing. Daniel Schwarz, Ph.D.

Ing. Daniel Schwarz, Ph.D.

Kontakt: schwarz@iba.muni.cz

Nejčastěji řešené problémy úlohy jsou z oblasti zpracování a analýzy obrazů mozku pořízených magnetickou rezonancí pro neuro-psychiatrický výzkum. Skupina se zabývá návrhem a technickou implementací metod, jako je registrace, segmentace, morfometrie a dále také propojuje vědní oblasti neurozobrazování a strojového učení.

Přehled projektů

Pokročilé metody rozpoznávání MR obrazů mozku pro podporu diagnostiky neuropsychiatrických poruch

Projekt IGA MZ ČR (2012-2015) navrhuje vytvořit software využitelný v klinické praxi při počítačové diagnostice neuropsychiatrických poruch z obrazů mozku pořízených magnetickou rezonancí (MR). Projekt vychází ze zkušeností s pokročilou analýzou MR obrazů včetně hodnocení morfologie mozku pacientů s první epizodou schizofrenie. Autorizovaný software - hlavní předmět předkládaného projektu - bude spojovat metody zpracování a analýzy obrazů mozku s pokročilými algoritmy strojového učení pro predikci, klasifikaci a rozpoznávání. Vznikne tak nový prostředek pro analýzu obrazových dat, který přiblíží zobrazovací metody klinické praxi v psychiatrii, umožní objektivní diagnostiku, která je v současné praxi založena na subjektivním hodnocení klinicky patrných změn psychických funkcí a chování. Metodika řešení projektu zahrnuje jednak vývoj metod zaměřených na popis obrazů s důrazem na využití automatických morfometrických metod a dále vývoj klasifikátorů využívajících příznakového popisu z různých datových zdrojů.

http://www.iba.muni.cz/neuroimaging

Moderní metody rozpoznávání pro analýzu obrazových dat v neuropsychiatrickém výzkumu

V projektu IGA MZ ČR (2009-2011) byl vytvořen autorizovaný software využitelný v klinické praxi při počítačové diagnostice neuropsychiatrických poruch z MRI obrazů mozku. Návrh projektu vycházel ze zkušeností s existujícími softwarovými balíky, které se využívají v neurozobrazovací komunitě a dále z vlastní metodiky pro hodnocení morfologie mozku při první epizodě schizofrenie. Software, který byl hlavním předmětem předkládaného projektu, v sobě propojil komplexní metody zpracování a analýzy 3-D MRI obrazů mozku s následným hodnotícím aparátem založeným na metodách rozpoznávání a strojového učení. Vzniknul tak nový prostředek pro automatickou analýzu obrazových dat v oblasti výpočetní neuroanatomie, který na rozdíl od existujících metod VBM (voxel-based morphometry) a DBM (deformation-based morphometry) umožňuje vedle konvenčního srovnávání souborů pacientů a zdravých kontrol také nový typ klasifikačního hodnocení, a to i v případě individuálního analyzovaného subjektu.

http://www.iba.muni.cz/neuroimaging

Vybrané publikace

  • Schwarz D, Kasparek T. Brain morphometry of MR images for automated classification of first-episode schizophrenia. Information Fusion 2014, 19: 97–102. doi: 10.1016/j.inffus.2013.02.002.
  • Janousova E, Schwarz D, Kašpárek T. Combining various types of classifiers and features extracted from magnetic resonance imaging data in schizophrenia recognition. Psychiatry Research: Neuroimaging 2014 [submitted, in revision]
  • Dluhos P, Schwarz D, Kasparek T. Wavelet features for recognition of first episode of schizophrenia from MRI brain images. Radioengineering 2014, 23: 274–281.
  • Schwarz D, Kasparek T. Comparison of two methods for automatic brain morphometry analysis. Radioengineering 2011, 20: 996–1001.
  • Schwarz D, Kasparek T, Provaznik I, Jarkovsky J. A deformable registration method for automated morphometry of MRI brain images in neuropsychiatric research. IEEE Transactions on Medical Imaging 2007, 26: 452 –461. doi: 10.1109/TMI.2007.892512.

 


Zpět