-
Something wrong with this record ?
Peroperační identifikace tkáně nádoru mozku pomocí Ramanovy spektroskopie [Intraoperative identification of brain tumour tissue using Raman spectroscopy]
řešitel Miroslav Vaverka, příjemce Fakultní nemocnice Olomouc
- Published
- 2023
- Series
- Závěrečná zpráva o řešení grantu Agentury pro zdravotnický výzkum MZ ČR
- Pagination
- nestr.
Status minimal Language Czech Country Czech Republic
Grant support
NV19-04-00281
MZ0
CEP Register
- Keywords
- Machine learning, Strojové učení, Ramanova spektroskopie, Raman spectroscopy, Peroperační Ramanova spektroskopie, Klinická spektroskopie, Intraoperative Raman spectroscopy, Clinical spectroscopy, Ramanova próba, Raman probe,
- NML Publication type
- závěrečné zprávy o řešení grantu AZV MZ ČR
Zcela novou technikou, umožňující průběžnou peroperační kontrolu resekce nádorové tkáně, se jeví využití Ramanovy spektroskopie, která na základě spektrální analýzy hodnotí biochemické složení (fingerprint) tkáně. Ramanovo spektrum je pro každou tkáň jedinečné a umožní odlišit nádorovou tkáň a od tkáně normálního mozku v minimálním objemu vzorku, který odpovídá hrotu mikrosondy. Jedná se o optickou analýzu, které nemá žádný negativní vliv na vyšetřovanou tkáň. Podstatou projektu je vyšetřit a spektrálně charakterizovat soubor pacientů s gliálním nádorem mozku. Na získané spektrální databáze budou následně aplikovány metody strojového učení. V první fázi budou analyzovány vzorky ex vivo a následně bude tkáň vyšetřována in vivo v průběhu chirurgického odstraňování nádoru. Přidanou hodnotou projektu je zejména větší soubor pacientů, než je tomu u recentních studií, a navíc i snaha o klasifikaci high- a low-grade gliomů, což má přímou souvislost se strategií léčby. Silnou stránkou projektu je mj. zkušený řešitelský tým, který propojuje odborníky několika disciplín.; A novel technique in real-time perioperative identification of resection margins of tumour tissue, Raman spectroscopy uses spectral analysis to identify the biochemical composition of tissue (fingerprint). Raman spectra are unique for each tissue and allow for discerning between normal and tumour brain tissue in a minimal volume of sample corresponding to the tip of a microprobe. It is an optical analysis which has not negative impact on the sample studied. The aim of the project is to examine and characterise the spectra of a set of patients with glial tumours. The spectral database will then serve as a source for machine learning methods for identification of tissue types. First, ex vivo samples will be analysed, later also in vivo during surgical removal of tumours. The added value of the project is a larger patient population than in recent studies and also the aim of classifying high- and low-grade gliomas which has a direct impact on treatment strategy. The project relies on an experienced multidisciplinary team.
Intraoperative identification of brain tumour tissue using Raman spectroscopy
Doba řešení: 2019-2022
Bibliography, etc.Obsahuje literaturu
Owner | Details | Services |
---|---|---|
NLK | NLK Shelf no. online [0] | in processing |
- 000
- 00000ntm 2200000 i 4500
- 001
- MED00215358
- 003
- CZ-PrNML
- 005
- 20240919233050.0
- 007
- ta
- 008
- 240919s2023 xr f 000 0|cze||
- 009
- ND
- 040 __
- $a ABA008 $b cze $d ABA008 $e rda
- 041 0_
- $a cze
- 044 __
- $a xr
- 086 __
- $a NV19-04-00281 $p MZ0
- 100 1_
- $a Vaverka, Miroslav $4 aut
- 245 10
- $a Peroperační identifikace tkáně nádoru mozku pomocí Ramanovy spektroskopie. / $c řešitel Miroslav Vaverka, příjemce Fakultní nemocnice Olomouc
- 246 31
- $a Intraoperative identification of brain tumour tissue using Raman spectroscopy.
- 264 _0
- $c 2023
- 300 __
- $a nestr.
- 336 __
- $a text $b txt $2 rdacontent
- 337 __
- $a počítač $b c $2 rdamedia
- 338 __
- $a online zdroj $b cr $2 rdacarrier
- 347 __
- $a textový soubor $b PDF $2 rda
- 490 1_
- $a Závěrečná zpráva o řešení grantu Agentury pro zdravotnický výzkum MZ ČR
- 500 __
- $a Doba řešení: 2019-2022
- 504 __
- $a Obsahuje literaturu
- 520 0_
- $a Zcela novou technikou, umožňující průběžnou peroperační kontrolu resekce nádorové tkáně, se jeví využití Ramanovy spektroskopie, která na základě spektrální analýzy hodnotí biochemické složení (fingerprint) tkáně. Ramanovo spektrum je pro každou tkáň jedinečné a umožní odlišit nádorovou tkáň a od tkáně normálního mozku v minimálním objemu vzorku, který odpovídá hrotu mikrosondy. Jedná se o optickou analýzu, které nemá žádný negativní vliv na vyšetřovanou tkáň. Podstatou projektu je vyšetřit a spektrálně charakterizovat soubor pacientů s gliálním nádorem mozku. Na získané spektrální databáze budou následně aplikovány metody strojového učení. V první fázi budou analyzovány vzorky ex vivo a následně bude tkáň vyšetřována in vivo v průběhu chirurgického odstraňování nádoru. Přidanou hodnotou projektu je zejména větší soubor pacientů, než je tomu u recentních studií, a navíc i snaha o klasifikaci high- a low-grade gliomů, což má přímou souvislost se strategií léčby. Silnou stránkou projektu je mj. zkušený řešitelský tým, který propojuje odborníky několika disciplín.
- 520 9_
- $a A novel technique in real-time perioperative identification of resection margins of tumour tissue, Raman spectroscopy uses spectral analysis to identify the biochemical composition of tissue (fingerprint). Raman spectra are unique for each tissue and allow for discerning between normal and tumour brain tissue in a minimal volume of sample corresponding to the tip of a microprobe. It is an optical analysis which has not negative impact on the sample studied. The aim of the project is to examine and characterise the spectra of a set of patients with glial tumours. The spectral database will then serve as a source for machine learning methods for identification of tissue types. First, ex vivo samples will be analysed, later also in vivo during surgical removal of tumours. The added value of the project is a larger patient population than in recent studies and also the aim of classifying high- and low-grade gliomas which has a direct impact on treatment strategy. The project relies on an experienced multidisciplinary team.
- 653 __
- $a Machine learning $a Strojové učení $a Ramanova spektroskopie $a Raman spectroscopy $a Peroperační Ramanova spektroskopie $a Klinická spektroskopie $a Intraoperative Raman spectroscopy $a Clinical spectroscopy $a Ramanova próba $a Raman probe
- 655 _4
- $a závěrečné zprávy o řešení grantu AZV MZ ČR $7 nlk-pt193
- 700 1_
- $a Ranc, Václav $4 aut
- 710 2_
- $a Fakultní nemocnice Olomouc
- 710 2_
- $a Univerzita Palackého v Olomouci $b Lékařská fakulta
- 810 1_
- $a Česko. $b Ministerstvo zdravotnictví. $b Agentura pro zdravotnický výzkum. $t Závěrečná zpráva o řešení grantu
- 856 4_
- $u https://kramerius.medvik.cz/ $y Digitalizace plánována
- 910 __
- $a ABA008 $b online $y 0
- 990 __
- $a 20240919 $b ABA008
- 999 __
- $a min $b medvik21 $g 2151902 $s 234147
- BAS __
- $a 30
- LZP __
- $b AZV-2022-20240919