Podkladem pro překlad tohoto dodatku byly aktualizace manuálu \"MARC 21. Format for Authority Data. Updates 5–11\" z let 2004–2010 (únor), publikované v rámci Cataloger´s Desktop, souboru standardů vydávaného Library of Congress, a aktualizace publikované na webu MARC Standards. Volné listy ve fólii jsou určeny ke vkládání do základního manuálu \"MARC 21. Formát pro autority\" vydaného Národní knihovnou ČR v roce 2004.

• MeSH
• katalogizace MeSH
• knihovní věda MeSH
• Publikační typ
• příručky MeSH

• Konspekt
• Katalogizace. Selekční jazyky
• NLK Obory
• knihovnictví, informační věda a muzeologie

Big data a věda o datech jsou oblasti, které se v dnešní době plné dat rychle rozvíjejí v teorii i v aplikacích. Vliv Big dat, otevřených dat a příslušných datových infrastruktur je patrný v celé vědě, v obchodě, ve státních i občanských institucích. Z dat se tak postupně stává zboží.; V knize se popisují nejdůležitější procedury pro analyzování velkých množství dat s cílem získat poznatky, které pomáhají uživatelům provádět rozhodnutí v mnoha oblastech lidské činnosti.Prostor je věnován výkladu analýzy textů, určitým aspektům analýzy sociálních sítí a organizace dat na softwarové úrovni. Text obsahuje v přehledu popisy strategií, mnoha postupů a schémat algoritmů. Obsahuje kromě toho několik příkladů aplikace popisovaných metod v úlohách spojených s pandemií COVID-19.

• Klíčová slova
• Počítače a komunikace, Programování,
• MeSH
• analýza dat MeSH
• big data MeSH
• sociální sítě MeSH
• software MeSH
• umělá inteligence MeSH
• zpracování textu MeSH

• NLK Obory
• knihovnictví, informační věda a muzeologie

Publikace se zaměřuje na analýzu velkých množství dat, analýzu textu a sociálních sítí, na umělou inteligenci či programování. Určeno odborné veřejnosti.; V knize se popisují nejdůležitější procedury pro analyzování velkých množství dat s cílem získat poznatky, které pomáhají uživatelům provádět rozhodnutí v mnoha oblastech lidské činnosti.Prostor je věnován výkladu analýzy textů, určitým aspektům analýzy sociálních sítí a organizace dat na softwarové úrovni. Text obsahuje v přehledu popisy strategií, mnoha postupů a schémat algoritmů. Obsahuje kromě toho několik příkladů aplikace popisovaných metod v úlohách spojených s pandemií COVID-19.

• MeSH
• analýza dat MeSH
• big data MeSH
• sociální sítě MeSH
• software MeSH
• umělá inteligence MeSH
• zpracování textu MeSH
• Publikační typ
• monografie MeSH

• Konspekt
• Programování. Software
• NLK Obory
• knihovnictví, informační věda a muzeologie

• MeSH
• elektroencefalografie metody   využití   MeSH
• elektrokardiografie metody   využití   MeSH
• lidé MeSH
• magnetická rezonanční tomografie MeSH
• počítačová rentgenová tomografie MeSH
• počítačové metodologie MeSH
• počítačové zpracování signálu MeSH
• software MeSH
• zobrazování dat normy   MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH

PURPOSE: Multiple data formats in the MRS community currently hinder data sharing and integration. NIfTI-MRS is proposed as a standard spectroscopy data format, implemented as an extension to the Neuroimaging informatics technology initiative (NIfTI) format. This standardized format can facilitate data sharing and algorithm development as well as ease integration of MRS analysis alongside other imaging modalities. METHODS: A file format using the NIfTI header extension framework incorporates essential spectroscopic metadata and additional encoding dimensions. A detailed description of the specification is provided. An open-source command-line conversion program is implemented to convert single-voxel and spectroscopic imaging data to NIfTI-MRS. Visualization of data in NIfTI-MRS is provided by development of a dedicated plugin for FSLeyes, the FMRIB Software Library (FSL) image viewer. RESULTS: Online documentation and 10 example datasets in the proposed format are provided. Code examples of NIfTI-MRS readers are implemented in common programming languages. Conversion software, spec2nii, currently converts 14 formats where data is stored in image-space to NIfTI-MRS, including Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) and vendor proprietary formats. CONCLUSION: NIfTI-MRS aims to solve issues arising from multiple data formats being used in the MRS community. Through a single conversion point, processing and analysis of MRS data are simplified, thereby lowering the barrier to use of MRS. Furthermore, it can serve as the basis for open data sharing, collaboration, and interoperability of analysis programs. Greater standardization and harmonization become possible. By aligning with the dominant format in neuroimaging, NIfTI-MRS enables the use of mature tools present in the imaging community, demonstrated in this work by using a dedicated imaging tool, FSLeyes, for visualization.

• MeSH
• informatika MeSH
• magnetická rezonanční spektroskopie MeSH
• magnetická rezonanční tomografie * MeSH
• neurozobrazování * MeSH
• software MeSH
• technologie MeSH
• Publikační typ
• časopisecké články MeSH
• práce podpořená grantem MeSH
• Research Support, N.I.H., Extramural MeSH

Východiska: Monoklonální gamapatie nejasného významu (monoclonal gammopathy of undetermined significance – MGUS) a doutnající mnohočetný myelom (smouldering multiple myeloma – SMM) jsou prekancerózními stadii mnohočetného myelomu (MM). MM je malignita plazmatických buněk s mediánem přežití od 5 do 7 let. MM tvoří zhruba 10 % diagnóz v oblasti hematoonkologie. Pacienti a metody: Na datech z 19 českých center zadaných v Registru monoklonálních gamapatií (Registry of Monoclonal Gammopathies – RMG) byla provedena popisná analýza. Výsledky: Za posledních 10 let sběru dat, spolu s retrospektivně zadanými daty pacientů diagnostikovaných před založením registru, registr disponuje daty o 7 467 pacientech se asymptomatickou nebo symptomatickou formou MM. Validační kritéria pro analýzu splňovalo 2 506 pacientů s MGUS, 400 pacientů s SMM a 4 378 pacientů s MM. Medián délky sledování pacientů byl 4,3 roku u MGUS a 2,4 roku u SMM. Celkové roční riziko progrese z MGUS do maligního onemocnění bylo 1,7 %. Riziko progrese z SMM do MM bylo nejvyšší první roky po diagnóze; za celou dobu sledování bylo riziko progrese 16,6 % každý rok. Medián délky sledování od diagnózy MM byl 2,8 roku. Medián celkového přežití (overall survival – OS) od diagnózy byl 5,7 roku. Medián OS od zahájení léčby/doby bez progrese klesl z 60,5/21,0 měsíce u 1. linie léčby na 34,3/12,4 měsíce u 2. linie, 22,6/8,9 měsíce u 3. linie a 13,8/5,8 měsíce u 4. nebo vyšší linie léčby. Díky dostupnosti nových léků pro léčbu MM v České republice došlo v posledním desetiletí k dramatickým změnám v léčebných postupech. Závěr: RMG je registr určený pro sběr klinických dat týkajících se diagnózy, léčby, jejích výsledků a přežití pacientů s monoklonálními gamapatiemi. RMG je cenným zdrojem dat z reálné klinické praxe.

Background: Monoclonal gammopathy of undetermined significance (MGUS) and smouldering multiple myeloma (SMM) are premalignant stages of multiple myeloma (MM). MM is a malignancy of plasma cells, which is associated with a median overall survival of 5 to 7 years. MM accounts for approximately 10% of hematological malignancies. Patients and Methods: Descriptive analysis of data from 19 Czech centres collected in the Registry of Monoclonal Gammopathies (RMG) was performed. Results: Over the last 10 years of prospective collection of data, together with retrospectively recorded data on patients diagnosed before the registry establishment, data on 7,467 patients with either asymptomatic or symptomatic form of MM have been gathered. Validation criteria for the analysis were met by 2,506 MGUS patients, 400 SMM patients and 4,738 MM patients. The median duration of follow-up was 4.3 years in MGUS patients and 2.4 years in SMM patients. The overall risk of progression from MGUS to malignancy was 1.7% per year. The risk of progression from SMM to MM was highest in the 1st years after diagnosis: overall, this risk was 16.6% per year. The median duration of follow-up was 2.8 years in MM patients. The median overall survival from the diagnosis was 5.7 years. The median OS from treatment initiation/progression-free survival decreased from 60.5/21.0 months in the 1st line therapy to 34.3/12.4 months in the 2nd line therapy, 22.6/8.9 months in the 3rd line therapy and 13.8/5.8 months in the 4th or higher line therapies. Thanks to the availability of novel drugs for MM treatment in the Czech Republic, treatment strategies have changed dramatically over the last decade. Conclusion: RMG is a registry designated for the collection of data on diagnosis, treatment, treatment results and survival of patients with monoclonal gammopathies in the long-term follow-up. RMG is a valuable source of data from real clinical practice.

• MeSH
• adresáře jako téma MeSH
• interpretace statistických dat MeSH
• lidé MeSH
• mnohočetný myelom * diagnóza   terapie   MeSH
• monoklonální gamapatie nejasného významu * diagnóza   MeSH
• přežití MeSH
• progrese nemoci MeSH
• sběr dat MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• Publikační typ
• přehledy MeSH
• Geografické názvy
• Česká republika MeSH
• Slovenská republika MeSH

Práce s big daty vyžaduje použití prostředků umělé inteligence. Přináší to možnost transformace laboratorních výsledků do formy strojového učení-machine learning (ML). Od něho se očekává aktivace dat, přinášející zlepšení diagnostických možností laboratorních vyšetření. Jde o posuv od použití počítačů, sloužících z části jako skladiště mrtvých dat, k aktivnějšímu využití jejich potenciálu pro diagnostiku, management, edukaci, výzkum a další. Zejména pak k predikci stavu chorob a k precizní medicíně v onkologii i jinde. Důsledkem by měl být integrovaný mezioborový přístup k diagnostice a reálné dosažení efektivní personalizace při diagnostice a terapii pacientů. Sdělení je pokusem o pomoc při zavádění práce s big daty a umělou inteligencí v klinických laboratořích. Vychází z faktu obrovské akcelerace tohoto přístupu, zdaleka nejen pouze v laboratorní medicíně.

Working the big data needs using of artificial intelligence tools. This approach introduced currently into practice by large velocity leads to machine learning. Machine learning should be a strong way namely for the prediction of patient's state, for precision medicine in oncology and many more cases. For example for aiming the real personalisation of patients in dese of their diagnosis and therapy. This work can be a helpful tool for the introduction of artificial intelligence in routine clinical laboratories.

• MeSH
• big data * MeSH
• klinické laboratoře * MeSH
• klinické laboratorní techniky MeSH
• laboratorní informační systémy MeSH
• lidé MeSH
• strojové učení MeSH
• umělá inteligence * MeSH
• využití lékařské informatiky MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH

• Konspekt
• Patologie. Klinická medicína
• NLK Obory
• anesteziologie a intenzivní lékařství

3D imaging approaches based on X-ray microcomputed tomography (microCT) have become increasingly accessible with advancements in methods, instruments and expertise. The synergy of material and life sciences has impacted biomedical research by proposing new tools for investigation. However, data sharing remains challenging as microCT files are usually in the range of gigabytes and require specific and expensive software for rendering and interpretation. Here, we provide an advanced method for visualisation and interpretation of microCT data with small file formats, readable on all operating systems, using freely available Portable Document Format (PDF) software. Our method is based on the conversion of volumetric data into interactive 3D PDF, allowing rotation, movement, magnification and setting modifications of objects, thus providing an intuitive approach to analyse structures in a 3D context. We describe the complete pipeline from data acquisition, data processing and compression, to 3D PDF formatting on an example of craniofacial anatomical morphology in the mouse embryo. Our procedure is widely applicable in biological research and can be used as a framework to analyse volumetric data from any research field relying on 3D rendering and CT-biomedical imaging.

• MeSH
• anatomické modely MeSH
• automatizované zpracování dat MeSH
• komprese dat statistika a číselné údaje   MeSH
• lebka anatomie a histologie   embryologie   MeSH
• myši MeSH
• obličejové kosti anatomie a histologie   embryologie   MeSH
• rentgenová mikrotomografie statistika a číselné údaje   MeSH
• rentgenový obraz - interpretace počítačová MeSH
• šíření informací metody   MeSH
• software * MeSH
• zobrazování trojrozměrné statistika a číselné údaje   MeSH
• zvířata MeSH
• Check Tag
• myši MeSH
• zvířata MeSH
• Publikační typ
• časopisecké články MeSH
• práce podpořená grantem MeSH

Data o zdravotní péči ve správě státem řízených organizací jsou pro společnost cenným nehmotným aktivem. Jejich využití by mělo být pro jejich správce a stát prioritou. Zcela paternalistický přístup správců a státu je nežádoucí, jakkoliv má za cíl ochranu práva na soukromí osob registrovaných v databázích. V souladu s evropskou politikou a celosvětovým trendem by však tato opatření neměla převážit společenský benefit, který z analýzy těchto údajů vyplývá, existují-li technické možnosti práva osob na soukromí dostatečně chránit. Česká společnost vede k tématu intenzivní diskusi, která se však podle autorů jen nedostatečně opírá o fakta a postrádá jasně artikulovaná stanoviska odborné veřejnosti. Cílem tohoto článku je tyto mezery zacelit. Techniky anonymizace údajů představují řešení, jak chránit práva jednotlivců na soukromí a zároveň zachovat vědeckou hodnotu údajů. Riziko ztotožnění jednotlivců v anonymizovaných souborech údajů je škálovatelné a lze ho minimalizovat v závislosti na typu a obsahu údajů a jejich použití konkrétním žadatelem. Nalezení optimální formy a rozsahu deidentifikovaných údajů vyžaduje kompetence a znalosti jak na straně žadatele, tak na straně správce. Je v zájmu žadatele, správce i chráněných osob v databázích, aby obě strany projevily ochotu a měly schopnost a odborné znalosti komunikovat v průběhu žádosti a jejího zpracování.

Healthcare data held by state-run organisations is a valuable intangible asset for society. Its use should be a priority for its administrators and the state. A completely paternalistic approach by administrators and the state is undesirable, however much it aims to protect the privacy rights of persons registered in databases. In line with European policies and the global trend, these measures should not outweigh the social benefit that arises from the analysis of these data if the technical possibilities exist to sufficiently protect the privacy rights of individuals. Czech society is having an intense discussion on the topic, but according to the authors, it is insufficiently based on facts and lacks clearly articulated opinions of the expert public. The aim of this article is to fill these gaps. Data anonymization techniques provide a solution to protect individuals' privacy rights while preserving the scientific value of the data. The risk of identifying individuals in anonymised data sets is scalable and can be minimised depending on the type and content of the data and its use by the specific applicant. Finding the optimal form and scope of deidentified data requires competence and knowledge on the part of both the applicant and the administrator. It is in the interest of the applicant, the administrator, as well as the protected persons in the databases that both parties show willingness and have the ability and expertise to communicate during the application and its processing.

• MeSH
• důvěrnost informací * MeSH
• elektronické zdravotní záznamy MeSH
• lidé MeSH
• šíření informací * MeSH
• směrnice jako téma MeSH
• ukládání a vyhledávání informací MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH