-
Something wrong with this record ?
Pokročilé metody rozpoznávání MR obrazů mozku pro podporu diagnostiky neuropsychiatrických poruch
řešitel a řešitelský tým: Daniel Schwarz, Tomáš Kašpárek, Eva Janoušková ; nositel: Masarykova univerzita, Institut biostatistiky a analýz
- Published
- 2016
- Series
- Závěrečná zpráva o řešení grantu Interní grantové agentury MZ ČR
- Pagination
- 1 svazek : ilustrace, tabulky ; 30 cm
Language Czech Country Czech Republic
Grant support
NT13359
MZ0
CEP Register
Digital library NLK
In-house IP
Full text - Book
- MeSH
- Algorithms MeSH
- Magnetic Resonance Imaging MeSH
- Morphological and Microscopic Findings MeSH
- Brain MeSH
- Multimodal Imaging MeSH
- Neuroanatomy MeSH
- Neuropsychiatry MeSH
- Neurosciences MeSH
- Observational Studies as Topic MeSH
- Pattern Recognition, Automated MeSH
- Schizophrenia diagnosis MeSH
- Machine Learning MeSH
- Imaging, Three-Dimensional MeSH
- Conspectus
- Patologie. Klinická medicína
- NML Fields
- neurologie
- neurovědy
- psychiatrie
- NML Publication type
- závěrečné zprávy o řešení grantu IGA MZ ČR
Předkládaný projekt 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.; The project proposes to develop software usable in clinical practice for computer aided diagnosis of neuropsychiatric disorders from MR images of brain. It is based on experience with advanced analysis of MR images, including assessment of brain morphology in the first episode of schizophrenia. Authorized software - the main subject of the proposed project - will combine methods for image processing and analysis with advanced machine learning algorithms for prediction, classification and recognition. This will provide a new tool for analyzing image data, which will bring medical imaging closer to the clinical psychiatry by making diagnosis objective, which is in the current practice based on subjective evaluation of clinically evident changes in mental function and behavior. The methodology includes the development of algorithms aimed at the description of the images with the use of automated morphometry as well as the development of classifiers using features extracted from various data sources.
Doba řešení: 2012-2015
Bibliography, etc.Obsahuje literaturu
Owner | Details | Services | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
NLK | NLK Shelf no. G 4909 [1] | ||||||
Loading data ...
|
- 000
- 00000ntm 2200000 i 4500
- 001
- MED00190227
- 003
- CZ-PrNML
- 005
- 20190521083456.0
- 007
- ta
- 008
- 170104s2016 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 616 $x Patologie. Klinická medicína $2 Konspekt $9 14 $7 sk136316
- 086 __
- $a NT13359 $p MZ0
- 100 1_
- $a Schwarz, Daniel, $d 1977- $7 ola2002146812 $4 aut
- 245 10
- $a Pokročilé metody rozpoznávání MR obrazů mozku pro podporu diagnostiky neuropsychiatrických poruch / $c řešitel a řešitelský tým: Daniel Schwarz, Tomáš Kašpárek, Eva Janoušková ; nositel: Masarykova univerzita, Institut biostatistiky a analýz
- 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: 2012-2015
- 504 __
- $a Obsahuje literaturu
- 520 0_
- $a Předkládaný projekt 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.
- 520 9_
- $a The project proposes to develop software usable in clinical practice for computer aided diagnosis of neuropsychiatric disorders from MR images of brain. It is based on experience with advanced analysis of MR images, including assessment of brain morphology in the first episode of schizophrenia. Authorized software - the main subject of the proposed project - will combine methods for image processing and analysis with advanced machine learning algorithms for prediction, classification and recognition. This will provide a new tool for analyzing image data, which will bring medical imaging closer to the clinical psychiatry by making diagnosis objective, which is in the current practice based on subjective evaluation of clinically evident changes in mental function and behavior. The methodology includes the development of algorithms aimed at the description of the images with the use of automated morphometry as well as the development of classifiers using features extracted from various data sources.
- 650 07
- $a neurologie $7 nlk20040148033 $2 mednas
- 650 07
- $a neurovědy $7 nlk20040148035 $2 mednas
- 650 07
- $a psychiatrie $7 nlk20040148216 $2 mednas
- 650 07
- $a neuropsychiatrie $7 D058027 $2 czmesh
- 650 07
- $a magnetická rezonanční tomografie $7 D008279 $2 czmesh
- 650 07
- $a mozek $7 D001921 $2 czmesh
- 650 07
- $a morfologické a mikroskopické nálezy $7 D065308 $2 czmesh
- 650 07
- $a schizofrenie $x diagnóza $7 D012559 $2 czmesh
- 650 07
- $a zobrazování trojrozměrné $7 D021621 $2 czmesh
- 650 07
- $a algoritmy $7 D000465 $2 czmesh
- 650 07
- $a pozorovací studie jako téma $7 D064887 $2 czmesh
- 650 07
- $a neurovědy $7 D009488 $2 czmesh
- 650 07
- $a neuroanatomie $7 D009445 $2 czmesh
- 650 07
- $a strojové učení $7 D000069550 $2 czmesh
- 650 07
- $a multimodální zobrazování $7 D064847 $2 czmesh
- 650 07
- $a rozpoznávání automatizované $7 D010363 $2 czmesh
- 655 _4
- $a závěrečné zprávy o řešení grantu IGA MZ ČR $7 nlk-pt176
- 700 1_
- $a Kašpárek, Tomáš, $d 1975- $7 xx0031812 $4 aut
- 700 1_
- $a Koriťáková, Eva, $7 xx0159601 $4 aut
- 710 2_
- $a Masarykova univerzita. $b Institut biostatistiky a analýz $7 ko2007233213
- 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:MED00190227-09d778a1-9715-4aad-a876-778d11cafa6f $y Digitální knihovna
- 910 __
- $a ABA008 $b G 4909 $y 0
- 990 __
- $a 20161207145008 $b ABA008
- 991 __
- $a 20190521083610 $b ABA008
- 999 __
- $a ok $b medvik21 $g 1176058 $s 204310
- BAS __
- $a 30
- LZP __
- $b granty 17/2016