Detail
Výzkumná zpráva
FT
Medvik - Katalogy
  • Je něco špatně v tomto záznamu ?

Vliv hodnocení kardiotokografie pomocí metod umělé inteligence na kvalitu perinatální péče

řešitel projektu Petr Janků ; spoluřešitelé Vít Unzeitig, Lukáš Hruban, Martin Huser, Lenka Lhotská, Václav Chudáček, Michal Huptych, Miroslav Burša ; nositelé projektu Fakultí nemocnice Brno, České vysoké učení technické v Praze, Fakulta elektrotechnická

Publikováno
2016
Edice
Závěrečná zpráva o řešení grantu Interní grantové agentury MZ ČR
Stránkování
1 svazek : ilustrace, tabulky ; 30 cm

Jazyk čeština Země Česko

Typ dokumentu závěrečné zprávy o řešení grantu IGA MZ ČR

Perzistentní odkaz   https://www.medvik.cz/link/MED00189597

Grantová podpora
NT11124 MZ0 CEP - Centrální evidence projektů

Digitální knihovna NLK
Neveřejné AZ-IP
Plný text - Kniha

Odkazy

Digitální knihovna

The subject of this project is complex computer analysis of intrapartum fetal CTG. Using methods of artificial intelligence and synergy of the technical approach and clinical experiences we will propose and implement objective and in decision quality at least comparable system for decision support of the obstetrician during the delivery. During the project span database of at least 10000 deliveries will be collected in FN Brno including parameters such as pH of the fetus. The data will be annotated by independent experts. The database will be used for data mining purposes and evaluation of the developed methods. Following hypothesis will be tested. A: Algorithms of artificial intelligence and digital signal processing are able to distinguish between abnormal and normal CTGs while having lesser variability then clinician decision. B: For improvement of automatic evaluation it is necessary to use additional parameters – qualitative effects on performance of the system will be put under critical scrutiny

Předmětem grantu je komplexní počítačová analýza intrapartálního monitorování plodu. Za pomoci metod umělé inteligence a synergií technického přístupu a klinických zkušeností bude vytvořen systém pro podporu diagnostiky intrapartální hypoxie plodu. Bude vytvořen soubor cca. 10 000 těhotných obsahující intrapartální monitory a další data hodnotící výskyt hypoxie v peripartálním období. Data budou ohodnocena nezávislými experty. Databáze pak poslouží jako platforma pro dolování dat a pomůcka pro ověření vyvíjených metod. Testovány budou hypotézy, zda algoritmy umělé inteligence a číslicového zpracování signálu jsou schopny spolehlivě rozlišit abnormální KTG a zda předčí výsledky a/nebo variabilitu rozhodování lékaře. Dále bude testován význam využití doplňujících informací z anamnézy a kvalitativní vliv jednotlivých klinických příznaků na správnost automatické klasifikace a jednotlivé algoritmy.

Vliv hodnocení kardiotokografie pomocí metod umělé inteligence na kvalitu prenatální péče

Doba řešení: 2010-2015

Bibliografie atd.

Obsahuje literaturu

Vlastník Detaily Služby
NLK NLK Signatura G 4788 [1]
Ročník/svazek Lokace Signatura Stav Objednat
000      
00000ntm 2200000 i 4500
001      
MED00189597
003      
CZ-PrNML
005      
20181008103324.0
007      
ta
008      
161025s2016 xr ad e 000 0|cze||
009      
ND
040    __
$a ABA008 $b cze $d ABA008 $e rda
041    0_
$a cze $b eng
044    __
$a xr
072    _7
$a 618 $x Gynekologie. Porodnictví $2 Konspekt $9 14 $7 sk136318
086    __
$a NT11124 $p MZ0
100    1_
$a Janků, Petr, $d 1969- $7 mzk2006343029 $4 aut
245    10
$a Vliv hodnocení kardiotokografie pomocí metod umělé inteligence na kvalitu perinatální péče / $c řešitel projektu Petr Janků ; spoluřešitelé Vít Unzeitig, Lukáš Hruban, Martin Huser, Lenka Lhotská, Václav Chudáček, Michal Huptych, Miroslav Burša ; nositelé projektu Fakultí nemocnice Brno, České vysoké učení technické v Praze, Fakulta elektrotechnická
246    14
$a Vliv hodnocení kardiotokografie pomocí metod umělé inteligence na kvalitu prenatální péče
264    _0
$c 2016
300    __
$a 1 svazek : $b ilustrace, tabulky ; $c 30 cm
336    __
$a text $b txt $2 rdacontent
337    __
$a bez média $b n $2 rdamedia
338    __
$a svazek $b nc $2 rdacarrier
490    1_
$a Závěrečná zpráva o řešení grantu Interní grantové agentury MZ ČR
500    __
$a Doba řešení: 2010-2015
504    __
$a Obsahuje literaturu
520    0_
$a Předmětem grantu je komplexní počítačová analýza intrapartálního monitorování plodu. Za pomoci metod umělé inteligence a synergií technického přístupu a klinických zkušeností bude vytvořen systém pro podporu diagnostiky intrapartální hypoxie plodu. Bude vytvořen soubor cca. 10 000 těhotných obsahující intrapartální monitory a další data hodnotící výskyt hypoxie v peripartálním období. Data budou ohodnocena nezávislými experty. Databáze pak poslouží jako platforma pro dolování dat a pomůcka pro ověření vyvíjených metod. Testovány budou hypotézy, zda algoritmy umělé inteligence a číslicového zpracování signálu jsou schopny spolehlivě rozlišit abnormální KTG a zda předčí výsledky a/nebo variabilitu rozhodování lékaře. Dále bude testován význam využití doplňujících informací z anamnézy a kvalitativní vliv jednotlivých klinických příznaků na správnost automatické klasifikace a jednotlivé algoritmy.
520    9_
$a The subject of this project is complex computer analysis of intrapartum fetal CTG. Using methods of artificial intelligence and synergy of the technical approach and clinical experiences we will propose and implement objective and in decision quality at least comparable system for decision support of the obstetrician during the delivery. During the project span database of at least 10000 deliveries will be collected in FN Brno including parameters such as pH of the fetus. The data will be annotated by independent experts. The database will be used for data mining purposes and evaluation of the developed methods. Following hypothesis will be tested. A: Algorithms of artificial intelligence and digital signal processing are able to distinguish between abnormal and normal CTGs while having lesser variability then clinician decision. B: For improvement of automatic evaluation it is necessary to use additional parameters – qualitative effects on performance of the system will be put under critical scrutiny
650    07
$a gynekologie a porodnictví $7 nlk20040147647 $2 mednas
650    07
$a perinatologie a neonatologie $7 nlk20040148172 $2 mednas
650    07
$a prenatální péče $7 D011295 $2 czmesh
650    07
$a těhotenství $7 D011247 $2 czmesh
650    07
$a kardiotokografie $7 D015148 $2 czmesh
650    07
$a hypoxie plodu $7 D005311 $2 czmesh
650    07
$a monitorování plodu $7 D005323 $2 czmesh
650    07
$a diagnóza počítačová $7 D003936 $2 czmesh
650    07
$a rozhodování pomocí počítače $7 D003658 $2 czmesh
650    07
$a algoritmy $7 D000465 $2 czmesh
655    _4
$a závěrečné zprávy o řešení grantu IGA MZ ČR $7 nlk-pt176
700    1_
$a Unzeitig, Vít, $d 1952- $7 xx0059657 $4 aut
700    1_
$a Hruban, Lukáš $7 xx0077347 $4 aut
700    1_
$a Huser, Martin, $7 xx0077499 $4 aut
700    1_
$a Lhotská, Lenka, $d 1961- $7 ntka173228 $4 aut
700    1_
$a Chudáček, Václav $7 xx0124698 $4 aut
700    1_
$a Huptych, Michal $7 xx0124697 $4 aut
700    1_
$a Burša, Miroslav $7 xx0141366 $4 aut
710    2_
$a Fakultní nemocnice (Brno, Česko) $7 ko2002156698
710    2_
$a České vysoké učení technické v Praze. $b Elektrotechnická fakulta $7 kn20010710175
810    1_
$a Česko. $b Ministerstvo zdravotnictví. $b Interní grantová agentura. $t Závěrečná zpráva o řešení grantu
856    41
$u https://kramerius.medvik.cz/search/handle/uuid:MED00189597-ce5add0d-b718-4134-98d2-65d28faca36d $y Digitální knihovna
910    __
$a ABA008 $b G 4788 $y 0
990    __
$a 20160914100051 $b ABA008
991    __
$a 20181008103811 $b ABA008
999    __
$a ok $b medvik21 $g 1162272 $s 203680
BAS    __
$a 30
LZP    __
$b granty 1/2016