Závěrečná zpráva o řešení grantu Agentury pro zdravotnický výzkum MZ ČR
nestr.
Stem cells represent a unique cell type capable of self-renewal and differentiation to functional somatic cell types. Any patient-oriented application of stem cells or their differentiated progenitors, derivatives and products, requires a stringent quality control of the whole manufacturing process before entering a clinical trial. Therefore, there is an ongoing need for robust, feasible, and sensitive methods of determining or confirming status of otherwise identical cells, and for revealing hidden divergences from the optimal states. However, changes in cell phenotype that are not pronounced as alterations in cell morphology, abnormal karyotype, genome re-arrangements or simply are not covered by particular molecular markers may stay unrecognized, posing a potential risk to patients. In this project, we propose an innovative approach combining mass spectrometry and artificial intelligence that bypasses limits of standard biological methods and provides a novel tool to identify, authenticate and classify pluripotent stem cells in clinical applications.
Kmenové buňky představují unikátní buněčný typ schopný sebeobnovy a diferenciace do funkčních somatických typů. Jakákoli klinicky zaměřená aplikace kmenových buněk či z nich odvozených progenitorů, derivátů a produktů vyžaduje přísnou kontrolu kvality celého procesu přípravy. V současné době existuje potřeba robustních, snadno proveditelných a přitom dostatečně citlivých metod, které by určily nebo potvrdily status kultivovaných buněk, a odhalily možné skryté odchylky fenotypu od optimálního stavu. Změny které se neprojeví na morfologické úrovni, v karyotypu nebo které nejsou cíleně sledovány pomocí specifických molekulárních markerů mohou nicméně zůstat neodhaleny a představovat tak značné riziko pro pacienty. V tomto projektu navrhujeme inovativní postup kombinující hmotnostní spektrometrii a metody umělé inteligence, které umožní překonat limity stávajících metod a poskytnout tak nový nástroj pro identifikaci, autentizaci a klasifikaci pluripotentních kmenových buněk pro klinické aplikace.
Závěrečná zpráva o řešení grantu Interní grantové agentury MZ ČR
1 svazek : ilustrace 30 cm
Developmental dysphasia is frequent and serious neurodevelopmental impairment of speech analysis and production. Both neurodynamic as well as microstructural changes of intra and interhemispheric connection play probably key role in pathogenesis of dysphasia. The question arises, whether delay of acustic information analysis is caused by white matter dysmaturation and, whether this connective impairment should be confirm by MR tractography and EEG analysis The main aim of this project is to correlate tractographic and EEG findings with logopedic/ psychological results as well as with automatic utterance analysis by self-organizing neuronal network.
Vývojová dysfázie je častou a závažnou neurovývojovou poruchou zpracování a tvorby řečového signálu. V patogenezi řečové poruchy se mohou uplatnit jak neurodynamické tak zřejmě i mikrostrukturální změny na úrovni intra i interhemisferálních propojení oblastí zodpovědných za porozumění a zpracování řeči. Otázkou je zda předpokládané opoždění časového zpracování akustické informace může souviset s dysmaturací bílých vláken a zda lze tuto konektivní poruchu potvrdit pomocí mozkové MR traktografie a dvoukanálové počítačové analýzy EEG signálu. Hlavním cílem je korelovat traktografické i EEG nálezy s výsledky logopedicko psychologického vyšetření a s analýzami digitálních nahrávek řečového projevu.
- MeSH
- afázie MeSH
- dítě MeSH
- elektroencefalografie MeSH
- magnetická rezonanční tomografie MeSH
- mapování mozku MeSH
- neuronové sítě (počítačové) MeSH
- novorozenec nedonošený růst a vývoj MeSH
- počítačová simulace MeSH
- poruchy řeči MeSH
- vývojové poruchy u dětí MeSH
- zobrazování difuzních tenzorů MeSH
- Check Tag
- dítě MeSH
- Konspekt
- Pediatrie
- NLK Obory
- pediatrie
- logopedie, klinická logopedie
- neurologie
- NLK Publikační typ
- závěrečné zprávy o řešení grantu IGA MZ ČR
Biomedicínská informatika ; 3
1. vyd. 507 s. : il. ; 21 cm
- MeSH
- lékařská informatika MeSH
- medicína založená na důkazech metody organizace a řízení MeSH
- metody pro podporu rozhodování MeSH
- neuronové sítě (počítačové) MeSH
- rozhodovací podpůrné systémy pro řízení MeSH
- rozhodování pomocí počítače MeSH
- využití lékařské informatiky MeSH
- Publikační typ
- příručky MeSH
- Konspekt
- Umělá inteligence
- NLK Obory
- lékařská informatika
- biomedicínské inženýrství
Závěrečná zpráva o řešení grantu Interní grantové agentury MZ ČR
Přeruš. str. : il., tab., grafy ; 30 cm
The aim of this study is to improve the diagnosis of seizure disorders, coma level depth and other brain disturbances of adult patients and neonates by automatic EEG analysis during long-term monitoring in the ICU.
Objektivní automatizované hodnocení EEG během monitorování na JIP přispěje k detekci výskytu abnormalit mozkové činnosti ještě v reversibilním stádiu.
- MeSH
- algoritmy MeSH
- automatizované zpracování dat MeSH
- diagnostické techniky neurologické využití MeSH
- elektroencefalografie MeSH
- jednotky intenzivní péče MeSH
- neuronové sítě (počítačové) MeSH
- Konspekt
- Patologie. Klinická medicína
- NLK Obory
- neurologie
- anesteziologie a intenzivní lékařství
- radiologie, nukleární medicína a zobrazovací metody
- NLK Publikační typ
- závěrečné zprávy o řešení grantu IGA MZ ČR
Bod
1. vyd. v čes. jaz 205 s. : il. ; 20 cm
svazky : ilustrace
- MeSH
- modely neurologické MeSH
- neuronové sítě (počítačové) MeSH
- neurovědy * MeSH
- počítačová simulace MeSH
- Publikační typ
- periodika MeSH
- Konspekt
- Lékařské vědy. Lékařství
- NLK Obory
- neurovědy
- neurologie
- lékařská informatika
Kolumbus ; sv. 160
1. vyd. 429 s., [8] s. obr. příl. : il. ; 22 cm
Závěrečná zpráva o řešení grantu Interní grantové agentury MZ ČR
Přeruš. str. : tab., grafy ; 32 cm
Neural networks and clusters mathods retrospective analysis of assisted reproduction programs database. The prediction of new factors influence on In vitro fertilisation and their prospective clinical testing.
Retrospektivní analýza dat programu asistované reprodukce prostřednictvím umělé inteligence neuronové sítě a shlukovacích metod. Predikce nových faktorů ovlivňujících výsledky umělého oplození a jejich prospektivní počítačové a klinické testování.
- MeSH
- fertilizace in vitro MeSH
- neuronové sítě (počítačové) MeSH
- reprodukční anamnéza MeSH
- reprodukční lékařství MeSH
- statistika jako téma MeSH
- využití lékařské informatiky MeSH
- Konspekt
- Lékařské vědy. Lékařství
- NLK Obory
- reprodukční lékařství
- lékařská informatika
- statistika, zdravotnická statistika
- NLK Publikační typ
- závěrečné zprávy o řešení grantu IGA MZ ČR
1st ed. 482 s.
- Konspekt
- Knihovnictví. Informatika
- NLK Obory
- knihovnictví, informační věda a muzeologie
Závěrečná zpráva o řešení grantu Interní grantové agentury MZ ČR
Přeruš. str. : il., tab. ; 32 cm + 1 volná příloha (6 listů)
Non-invasive focus localization in epilepsy surgery candidates by the means of EEG dipole analysis. The use of neuronal networks in evaluation of dipole analysis. Correlation of dipole analysis with results of EEG ( noninvasive and invasive) and with outcome of epilepsy surgery patients.
Zpřesnění lokalizace epileptického fokusu u pacientů s epilepsií-kandidátů epileptochirurgie léčby zařazením dipólové analýzy EEG signálu. Aplikace dipólové analýzy v modelovém systému neuronálních sítí.
- MeSH
- diagnostické techniky neurologické využití MeSH
- elektroencefalografie využití metody MeSH
- epilepsie parciální terapie chirurgie MeSH
- epilepsie temporálního laloku terapie chirurgie MeSH
- epilepsie terapie chirurgie MeSH
- neuronové sítě (počítačové) MeSH
- Konspekt
- Patologie. Klinická medicína
- NLK Obory
- neurologie
- neurochirurgie
- NLK Publikační typ
- závěrečné zprávy o řešení grantu IGA MZ ČR
