• MeSH
• magnetická rezonanční tomografie metody   využití   MeSH
• neuroanatomie MeSH
• neuropsychiatrie klasifikace   MeSH
• počítačové zpracování obrazu MeSH
• rozpoznávání automatizované MeSH
• subtrakční technika MeSH
• validace softwaru MeSH
• zobrazování trojrozměrné MeSH

• Konspekt
• Patologie. Klinická medicína
• NLK Obory
• neurologie
• psychiatrie
• radiologie, nukleární medicína a zobrazovací metody
• NLK Publikační typ
• závěrečné zprávy o řešení grantu IGA MZ ČR

Předkládaný projekt navrhuje vytvořit autorizovaný software využitelný v klinické praxi při počítačové diagnostice neuropsychiatrických poruch z MRI obrazů mozku. Návrh projektu vychází ze zkušeností s existujícími softwarovými balíky, které jsou v současné době využívány v neurozobrazovací komunitě a dále z vlastní metodiky pro hodnocení morfologie mozku při první epizodě schizofrenie. Plánovaný software, který je hlavním předmětem předkládaného projektu, v sobě bude spojovat komplexní metody zpracování a analýzy 3-D MRI obrazů mozku s následným hodnotícím aparátem založeným na metodách rozpoznávání a strojového učení. Vznikne tak nový prostředek pro automatickou analýzu obrazových dat v oblasti výpočetní neuroanatomie, který na rozdíl od existujícíchmetod VBM (voxel-based morphometry) a DBM (deformation-based morphometry) umožní vedle konvenčního srovnávání souborů pacientů a zdravých kontrol také nový typ klasifikačního hodnocení, a to i v případě individuálního analyzovaného subjektu.; The presented project suggests creation of authorized software utilizable in the clinical practice for computer-aided diagnostics of neuropsychiatric disorders from MRI brain images. The project proposal comes from the experience with existing software packages which are nowadays utilized in the neuroimaging community and also from our original methodology for brain morphology assessment in first episode schizophrenia. The software, which is the main subject of the proposed project, will connect complexmethods for 3-D MRI brain image processing and analysis with an advanced assessing apparatus based on pattern recognition and machine learning methods. A new tool for automated analysis of image data will be developed for the application field of computational neuroanatomy. Besides common comparisons among groups of patients and normal subjects, it will make it possible to set a new type of classification assessment , even in the case of an individual analyzed subject, in contrast to VBM and DBM.

Doba řešení: 2009-2011

Obsahuje bibliografické odkazy