Metody zpracování a analýzy medicínských obrazových dat: možnosti využití v neurovědním výzkumu
|
|
- Renata Bílková
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Metody zpracování a analýzy medicínských obrazových dat: možnosti využití v neurovědním výzkumu Ing. Daniel Schwarz, Ph.D. Bc. Eva Janoušov ová INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ
2 O čem budu mluvit? Neurovědy co to je? Medicínská obrazová data, medical imaging, neuroimaging Segmentace medicínských obrazů Registrace medicínských obrazů Klasifikace medicínských obrazů Sdílená úložiště obrazů na bázi PACS/DICOM
3 Neurovědy Medicína Psychologie Informatika Statistika Fyzika Bádání nad nervovým systémem organizmů: struktura, funkce, vývoj, genetika, biochemie, fyziologie, farmakologie a patologie
4 Neuroimaging MRI CT PET Strukturální fmri Funkční
5 Magnetická rezonance
6 Obrazová data z magnetické rezonance T1-váhovaný obraz T2-váhovaný obraz PD-váhovaný obraz Sagitální řezy Koronární řezy
7 Schizofrenie neuropsychiatrická porucha projevy: změny ve vnímání reality, sluchové a zrakové halucinace, zmatená mysl a mluva, úzkost anatomické změny: úbytek šedé mozkové hmoty v určitých částech mozku
8 Výpočetn etní neuroanatomie VÝVOJ VOLUMETRIE MOZKU: postmortem techniky in vivo (CT, MRI) ROI manuální segmentace VBM DBM } celomozkové, automatické morfometrické metody
9 Výpočetn etní neuroanatomie Statistická analýza na deformacích na voxelech Lineární registrace afinní transformace šablona Pružná registrace stereotaktický prostor
10 ffgf BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Statistické metody segmentace v MRI obrazech mozku 10
11 VBM (morfometrie založen ená na voxelech)
12 VBM (morfometrie založen ená na voxelech)
13 Segmentace rozdělení obrazu na objekty v MRI: rozdělení obrazu mozku na šedou hmotu, bílou hmotu, likvor a mimomozkové tkáně nebo na anatomické struktury manuální segmentace časově náročná a náchylná k chybám automatická segmentace metody segmentace: 1. strukturální metody (podle okolí vyšetřovaného voxelu) 2. segmentace založená na registraci (deformovatelné modely) 3. detekce hran 4. statistické metody (prahování, clustering aj.)
14 Segmentace STATISTICKÉ METODY SEGMENTACE rozdělení obrazu na šedou hmotu, bílou hmotu a likvor podle intenzity signálu příklady klasifikátorů: k-means algoritmus k-nn algoritmus (k-nearest neighbour) diskriminační analýza k-means
15 K-means algoritmus neparametrický shlukovací algoritmus voxely rozděleny do k shluků podle centroidů (středů shluků) implementace pomocí dvou kroků: 1. přepočítání centroidů 2. klasifikace voxelů MRI obrazu modifikace k-means algoritmu: slepý k-means maskovaný k-means mapovaný k-means
16 K-nearest neighbor algoritmus neparametrický klasifikátor každý voxel zařazen do třídy, která převažuje mezi k nejbližšími sousedy modifikace k-nn algoritmu: lokální k-nn regionový k-nn mediánový k-nn
17 Srovnání klasifikátor torů J A CC A RJ A J B CC B RJ B J C CC C RJ C Segmentační Segmentation methods metody CSF GM WM slepý k-means lokální k-nn mapovaný k-means J CC RJ A B C Jaccardův koeficient Connectivity koeficient Rand Jaccard koeficient lokální k-nn slepý k-means mapovaný k-means
18 Co nám m můžm ůže e způsobit problémy při p segmentaci? Obraz bez šumu Obraz se šumem
19 Co nám m můžm ůže e způsobit problémy při p segmentaci? a) T1-váhovaný obraz bez šumu a INU artefaktu b) T1-váhovaný obraz s 5% šumem c) T1-váhovaný obraz s 40% INU artefaktem četnosti četnosti * Gray CSF 40 matter CSF White matter četnosti a) * četnosti CSF Gray matter a) intenzita signálu intenzita signálu b) b) c) c) White matter Gray matter White matter intenzita signálu intenzita signálu intenzita signálu
20 ffgf DIPLOMOVÁ PRÁCE Moderní metody pro analýzu obrazových dat v neuropsychiatrickém m výzkumu 20
21 Datový soubor 192 T1-váhovaných MRI obrazů: 49 pacientů s první epizodou schizofrenie 19 pacientů s chronickou schizofrenií 124 kontrolních subjektů Obraz intenzit Obraz deformací
22 Předzpracování obrazových dat Statistická analýza na deformacích na voxelech Lineární registrace afinní transformace šablona Pružná registrace stereotaktický prostor
23 Analýza 3D obrazových dat Obraz deformací Klasifikace Hledání struktur
24 Analýza 3D obrazových dat klasifikace
25 PCA PCA (Principal Component Analysis) analýza hlavních komponent cíl PCA: vyjádřit informace o variabilitě obsažené v datovém souboru pomocí několika málo nových znaků získaných jako lineární kombinace znaků původních nové znaky nekorelované, uspořádané podle svého klesajícího rozptylu algoritmus PCA: kovarianční či korelační matice vlastní čísla a vlastní vektory matice výběr počtu hlavních komponent
26 Výsledky úspěšnost klasifikace 100 Původní obrazy deformací 100 Odmaskované obrazy deformací % správně zařazených obrazů Centroidová metoda M. průměrné vazby Centroidová metoda M. průměrné vazby Neredukovaná data Redukovaná data Časová náročnost klasifikace (v sekundách) Data Původní deformace Odmaskované deformace Redukce Centroidová metoda Metoda průměrné vazby Ne Ano Ne Ano
27 Analýza 3D dat vizualizace Vizualizace centroidové metody Kontroly Pacienti Centroid kontrol Centroid pacientů
28 Analýza 3D dat vizualizace II Vizualizace centroidové metody pro všech 192 obrazů Kontroly Pacienti
29 Výsledek hodnocení morfologických abnormalit spánková struktura thalamus temenní struktura čelní/spánková struktura bazální ganglia Xu, L., Groth, K. M., Pearlson, G., Schretlen, D. J. & Calhoun, V. D. 2009, Source-based morphometry: The use of independent component analysis to identify gray matter differences with application to schizophrenia, Human Brain Mapping, vol. 30, pp
30 ffgf Závěr 30
31 Shrnutí Registrace / lícování multimodálních obrazových dat Segmentace oblasti zájmu, klasifikace tkání a volumetrie v medicínských obrazech 3-D vizualizační algoritmy
32 Děkuji Vám V m za pozornost.
33 Rozvoj studijního oboru PřF MU Brno je finančně podporován prostředky projektu ESF č. CZ.1.07/2.2.00/ Víceoborová inovace studia matematická biologie a státním rozpočtem České republiky INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ
Představení vlastních projektů studentům 1. ročníku oboru Matematická biologie
Představení vlastních projektů studentům 1. ročníku oboru Ing. Daniel Schwarz, Ph.D. Odkud přišel? p Ústav biomedicínského inženýrství FEKT VUT v Brně drátař? Co učil? u 2000-2005: semináře (cvičení) Zpracování
VíceMetody analýzy 3-D obrazů z magnetické rezonance v neurovědním výzkumu. Investice do rozvoje vzdělávání
Metody analýzy 3-D obrazů z magnetické rezonance v neurovědním výzkumu Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Co nás čeká? Neurovědy co to je? Neuroimaging, registrace medicínských obrazů Registrace
Víceanalýzy dat v oboru Matematická biologie
INSTITUT BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Komplexní přístup k výuce analýzy dat v oboru Matematická biologie Tomáš Pavlík, Daniel Schwarz, Jiří Jarkovský,
VíceCvičná bakalářská zkouška, 1. varianta
jméno: studijní obor: PřF BIMAT počet listů(včetně tohoto): 1 2 3 4 5 celkem Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta 1. Matematická analýza Najdětelokálníextrémyfunkce f(x,y)=e 4(x y) x2 y 2. 2. Lineární
VíceAnalýza časového vývoje 3D dat v nukleární medicíně
Diplomová práce Analýza časového vývoje 3D dat v nukleární medicíně Jan Kratochvíla Prezentováno Seminář lékařských aplikací 12. prosince 2008 Vedoucí: Mgr. Jiří Boldyš, PhD., ÚTIA AV ČR Konzultant: Ing.
VíceVYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT
VíceKlasifikační metody pro genetická data: regularizace a robustnost
Odd medicínské informatiky a biostatistiky Ústav informatiky AV ČR, vvi Práce vznikla za finanční podpory Nadačního fondu Neuron na podporu vědy Klasifikační metody pro genetická data Regularizovaná klasifikační
VíceVícerozměrné statistické metody
Vícerozměrné statistické metody Shluková analýza Jiří Jarkovský, Simona Littnerová FSTA: Pokročilé statistické metody Typy shlukových analýz Shluková analýza: cíle a postupy Shluková analýza se snaží o
VíceNový bakalářský studijní obor Biomedicínská informatika na Fakultě biomedicínského inženýrství v Kladně
Fakulta biomedicínského inženýrství České vysoké učení technické v Praze Nový bakalářský studijní obor Biomedicínská informatika na Fakultě biomedicínského inženýrství v Kladně Zoltán Szabó Katedra biomedicínské
VíceMATEMATICKÁ BIOLOGIE
INSTITUT BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita MATEMATICKÁ BIOLOGIE Přírodovědecká fakulta Masarykova univerzita, Brno Studijní obor Matematická biologie Masarykova
VíceBiomedicínské inženýrství na ČVUT FEL
Biomedicínské inženýrství na ČVUT FEL Přehled pracovišť katedra fyziky elektrotechnologie elektromagnetického pole teorie obvodů kybernetiky mikroelektroniky počítačů měření témata fyzikální metody v medicíně
VíceAlgoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P10. Aplikace UNS v biomedicíně
Aplikace UNS v biomedicíně aplikace v medicíně postup při zpracování úloh Aplikace UNS v medicíně Důvod: nalezení exaktnějších, levnějších a snadnějších metod určování diagnóz pro lékaře nalezení šetrnějších
VíceSEGMENTACE ZÁKLADNÍCH ČÁSTÍ LIDSKÉHO MOZKU V MR DATECH
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT
VíceProfilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy
Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy Autor práce : RNDr. Ivo Beroun,CSc. Vedoucí práce: prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. PROFILOVÁNÍ Profilování = klasifikace a rozlišování
VíceANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT RNDr. Eva Janoušová INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ HODNOCENÍ ÚSPĚŠNOSTI KLASIFIKACE A SROVNÁNÍ KLASIFIKÁTORŮ ÚVOD Vstupní data Subjekt Objem hipokampu Objem komor Skutečnost
VíceVícerozměrné statistické metody
Vícerozměrné statistické metody Ordinační analýzy principy redukce dimenzionality Jiří Jarkovský, Simona Littnerová FSTA: Pokročilé statistické metody Ordinační analýza a její cíle Cíle ordinační analýzy
VíceDálkový průzkum Země. Ústav geoinformačních technologií Lesnická a dřevařská fakulta MENDELU
Dálkový průzkum Země Ústav geoinformačních technologií Lesnická a dřevařská fakulta MENDELU Klasifikace obrazu Klasifikaci můžeme obecně definovat jako seskupování vzájemně si podobných prvků (entit) do
VíceVzdělávací workshop. Brno, Posluchárna 1. NK LF MU / FN u sv. Anny
Vzdělávací workshop Brno, 25. 4. 2012 Posluchárna 1. NK LF MU / FN u sv. Anny Přehled programu 9:00 11:00 První blok (základní koncepce a metody ve fmri) Obecný princip fmri (Michal Mikl) Zpracování dat
VíceÚvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi
Obsah 1 Úvodem 13 2 Dříve les než stromy 17 2.1 Nejednoznačnost terminologie 17 2.2 Volba metody analýzy dat 23 2.3 Přehled vybraných vícerozměrných metod 25 2.3.1 Metoda hlavních komponent 26 2.3.2 Faktorová
VíceRÁMCOVÝ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM PRO ZÍSKÁNÍ SPECIALIZOVANÉ ZPŮSOBILOSTI. v oboru KLINICKÉ INŽENÝRSTVÍ SE ZAMĚŘENÍM NA ANALÝZU A ZPRACOVÁNÍ BIOSIGNÁLŮ.
RÁMCOVÝ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM PRO ZÍSKÁNÍ SPECIALIZOVANÉ ZPŮSOBILOSTI v oboru KLINICKÉ INŽENÝRSTVÍ SE ZAMĚŘENÍM NA ANALÝZU A ZPRACOVÁNÍ BIOSIGNÁLŮ pro BIOMEDICÍNSKÉ INŽENÝRY 1. Cíl specializačního vzdělávání
VícePočítačová analýza lekařských dat
Počítačová analýza lekařských dat Václav Krajíček Department of Software and Computer Science Education Faculty of Mathematics and Physics Charles University Osnova Medicína a počítače Lékařské zobrazovací
VíceZpracování digitalizovaného obrazu (ZDO) - Popisy III
Zpracování digitalizovaného obrazu (ZDO) - Popisy III Statistické popisy tvaru a vzhledu Ing. Zdeněk Krňoul, Ph.D. Katedra Kybernetiky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita v Plzni Zpracování
VíceShluková analýza dat a stanovení počtu shluků
Shluková analýza dat a stanovení počtu shluků Autor: Tomáš Löster Vysoká škola ekonomická v Praze Ostrava, červen 2017 Osnova prezentace Úvod a teorie shlukové analýzy Podrobný popis shlukování na příkladu
VíceŘešení příkladu - klasifikace testovacího subjektu podle minimální vzdálenosti:
Řešení příkladu - klasifikace testovacího subjektu podle minimální vzdálenosti: Postup: I) zvolení metriky pro výpočet vzdáleností dvou bodů II) zvolení metriky pro určení vzdálenosti mezi dvěma množinami
VíceZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ
Metodický list č. 1 Dobývání znalostí z databází Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních pojmů z oblasti dobývání znalostí z databází i východisek dobývání znalostí z databází inspirovaných
VíceAkvizice dat. Dekonvoluce Registrace. zobrazení INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ
a analýza signálů v perfúzním zobrazení Ústav biomedicínského inženýrství FEKT, VUT v Brně 22. 5. 2009 INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Osnova Úvod 1 Úvod 2 3 4 5 Úvod diagnostika a průběh terapie nádorových
VíceZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ
metodický list č. 1 Dobývání znalostí z databází Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních pojmů z oblasti dobývání znalostí z databází i východisek dobývání znalostí z databází inspirovaných
VíceANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz LITERATURA Holčík, J.: přednáškové prezentace Holčík, J.: Analýza a klasifikace signálů.
VíceANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ
ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz 5. LETNÍ ŠKOLA MATEMATICKÉ BIOLOGIE ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM
VíceHledání optimální polohy stanic a zastávek na tratích regionálního významu
Hledání optimální polohy stanic a zastávek na tratích regionálního významu Václav Novotný 31. 10. 2018 Anotace 1. Dopravní obsluha území tratěmi regionálního významu 2. Cíle výzkumu a algoritmus práce
VíceSTATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)
STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky) 1) Význam a využití statistiky v biologických vědách a veterinárním lékařství ) Rozdělení znaků (veličin) ve statistice 3) Základní a
VíceSTATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA... 2 2. Sylabus pro předmět STATISTIKA... 3 3. Pomůcky... 7
Inovace předmětu STATISTIKA Obsah 1. Inovace předmětu STATISTIKA... 2 2. Sylabus pro předmět STATISTIKA... 3 3. Pomůcky... 7 1 1. Inovace předmětu STATISTIKA Předmět Statistika se na bakalářském oboru
VíceJasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky:
1 / 23 Jasové transformace Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Úvod. 2. Histogram obrazu. 3. Globální jasová transformace. 4. Lokální jasová transformace. 5. Bodová jasová transformace. 2 / 23 Jasové transformace
VíceAVDAT Mnohorozměrné metody metody redukce dimenze
AVDAT Mnohorozměrné metody metody redukce dimenze Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Opakování vlastní čísla a vlastní vektory A je čtvercová matice řádu n. Pak
VícePříklad 2: Obsah PCB v játrech zemřelých lidí. Zadání: Data: Program:
Příklad 2: Obsah PCB v játrech zemřelých lidí Zadání: V rámci Monitoringu zdraví byly měřeny koncentrace polychlorovaných bifenylů vjátrech lidí zemřelých náhodnou smrtí ve věku 40 let a více. Sedm vybraných
VíceMatematika pro geometrickou morfometrii
Matematika pro geometrickou morfometrii Václav Krajíček Vaclav.Krajicek@mff.cuni.cz Department of Software and Computer Science Education Faculty of Mathematics and Physics Charles University Přednáška
VíceVyužití velkoplošné vizualizace v
Využití velkoplošné vizualizace v neurovědách Jan Fousek Fakulta informatiky, Masarykova univerzita 3. června 2015 Osnova vizualizace výsledků analýzy experimentálních měření prohĺıžení velkoobjemových
VíceNásledující text je součástí učebních textů předmětu Bi0034 Analýza a klasifikace dat a je určen
11. Klasifikace V této kapitole se seznámíme s účelem, principy a jednotlivými metodami klasifikace dat, jež tvoří samostatnou rozsáhlou oblast analýzy dat. Klasifikace umožňuje určit, do které skupiny
VíceTERMINOLOGIE ... NAMĚŘENÁ DATA. Radek Mareček PŘEDZPRACOVÁNÍ DAT. funkční skeny
PŘEDZPRACOVÁNÍ DAT Radek Mareček TERMINOLOGIE Session soubor skenů nasnímaných během jednoho běhu stimulačního paradigmatu (řádově desítky až stovky skenů) Sken jeden nasnímaný objem... Voxel elementární
VíceKlasifikace a rozpoznávání. Extrakce příznaků
Klasifikace a rozpoznávání Extrakce příznaků Extrakce příznaků - parametrizace Poté co jsme ze snímače obdržely data která jsou relevantní pro naši klasifikační úlohu, je potřeba je přizpůsobit potřebám
VíceANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ
ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz 5. LETNÍ ŠKOLA MATEMATICKÉ BIOLOGIE ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM
VíceDETEKCE HRAN V BIOMEDICÍNSKÝCH OBRAZECH
DETEKCE HRAN V BIOMEDICÍNSKÝCH OBRAZECH Viktor Haškovec, Martina Mudrová Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, Ústav počítačové a řídicí techniky Abstrakt Příspěvek je věnován zpracování biomedicínských
VíceAVDAT Mnohorozměrné metody, metody klasifikace
AVDAT Mnohorozměrné metody, metody klasifikace Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Mnohorozměrné metody Regrese jedna náhodná veličina je vysvětlována pomocí jiných
VíceZobrazování. Zdeněk Tošner
Zobrazování Zdeněk Tošner Ultrazvuk Zobrazování pomocí magnetické rezonance Rentgen a počítačová tomografie (CT) Ultrazvuk Akustické vlnění 20 khz 1 GHz materiálová defektoskopie sonar sonografie (v lékařství
VícePřednáška 13 Redukce dimenzionality
Vytěžování Dat Přednáška 13 Redukce dimenzionality Miroslav Čepek Fakulta Elektrotechnická, ČVUT Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti ČVUT (FEL) Redukce dimenzionality 1 /
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 7 Jak hodnotit vztah spojitých proměnných
VíceVícerozměrné statistické metody
Vícerozměrné statistické metody Vícerozměrné statistické rozdělení a testy, operace s vektory a maticemi Jiří Jarkovský, Simona Littnerová FSTA: Pokročilé statistické metody Vícerozměrné statistické rozdělení
VíceObr. 1: Vizualizace dat pacientů, kontrolních subjektů a testovacího subjektu.
Řešení příkladu - klasifikace testovacího subjektu pomocí Bayesova klasifikátoru: ata si vizualizujeme (Obr. ). Objem mozkových komor 9 8 7 6 5 pacienti kontroly testovací subjekt 5 6 Objem hipokampu Obr.
VíceMASARYKOVA UNIVERZITA INSTITUT BIOSTATISTIKY A ANALÝZ LF A PŘF MU. v obrazech mozku z magnetické rezonance
MASARYKOVA UNIVERZITA PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA INSTITUT BIOSTATISTIKY A ANALÝZ LF A PŘF MU CENTRUM PRO VÝZKUM TOXICKÝCH LÁTEK V PROSTŘEDÍ Multirezoluční výběr příznaků pro rozpoznávání v obrazech mozku z
VícePřednáška XI. Asociace ve čtyřpolní tabulce a základy korelační analýzy
Přednáška XI. Asociace ve čtyřpolní tabulce a základy korelační analýzy Relativní riziko a poměr šancí Princip korelace dvou náhodných veličin Korelační koeficienty Pearsonůva Spearmanův Korelace a kauzalita
VíceMETODOLOGIE HODNOCENÍ RŮSTU HORNÍ ČELISTI A OBLIČEJE PO ČASNÉ OPERACI ROZŠTĚPU RTU. Jana Velemínská Katedra antropologie a genetiky PřF UK v Praze
METODOLOGIE HODNOCENÍ RŮSTU HORNÍ ČELISTI A OBLIČEJE PO ČASNÉ OPERACI ROZŠTĚPU RTU Jana Velemínská Katedra antropologie a genetiky PřF UK v Praze METODOLOGIE HODNOCENÍ RŮSTU HORNÍ ČELISTI A OBLIČEJE PO
VícePokročilé operace s obrazem
Získávání a analýza obrazové informace Pokročilé operace s obrazem Biofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity Brno prezentace je součástí projektu FRVŠ č.2487/2011 (BFÚ LF MU) Získávání
VícePOZNÁMKY K PŘEDMĚTU PROJEKT
POZNÁMKY K PŘEDMĚTU PROJEKT Ing. Ivo Bukovský, Ph.D. http://www.fsid.cvut.cz/~bukovsk/ Obsah KOMENTÁŘE K MODELOVÁNÍ A ANALÝZE SYSTÉMŮ...2 ZADÁNÍ...5 1 Bio...5 1.1 Teoretická část (umělá data)...5 1.2 Praktická
VícePokroky v analýze heterogenních neuroinformatických dat
Pokroky v analýze heterogenních neuroinformatických dat Ondřej Klempíř, Václav Čejka, Jan Tesař, Radim Krupička Katedra biomedicínské informatiky, Fakulta biomedicínského inženýrství ČVUT v Praze Nám.
VíceStatistické metody v ekonomii. Ing. Michael Rost, Ph.D.
Statistické metody v ekonomii Ing. Michael Rost, Ph.D. Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Cíle kurzu: seznámit posluchače s vybranými statistickými metodami, které jsou aplikovatelné v ekonomických
VíceC Charakteristika studijního předmětu nebo tématického bloku Název studijního předmětu
Psychiatrie / P Zkouška Soustavné zapojení do přednáškové a výukové činnosti Zapojení do vědecko-výzkumné činnosti dle zaměření pracoviště Prof. MUDr. Eva Češková, CSc. Prof. MUDr. Ivana Drtílková, CSc.
VíceVysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství Detekce a modelování zájmových objektů z MR mozkových dat Detection
VíceMatematické modely spontánní aktivity mozku
Matematické modely spontánní aktivity mozku Jaroslav Hlinka Ústav informatiky, Akademie věd ČR Oddělení nelineární dynamiky a složitých systémů http://ndw.cs.cas.cz/ FJFI ČVUT, Seminář současné matematiky,
VíceDetekce neznámých typů mutantů na základě odlišnosti kinetiky fluorescence
Detekce neznámých typů mutantů na základě odlišnosti kinetiky fluorescence Jan Vaněk 1, Radek Tesař 1, Jan Urban 1, Karel Matouš 2 1 Katedra kybernetiky, Fakulta aplikovaných věd, Západočeská univerzita
VíceLineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně
Lineární a adaptivní zpracování dat 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály Systémy: definice, několik příkladů Vlastnosti systémů
Více31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě
31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě Motto Statistika nuda je, má však cenné údaje. strana 3 Statistické charakteristiky Charakteristiky polohy jsou kolem ní seskupeny ostatní hodnoty
VíceIterativní rekonstrukce obrazu ve výpočetní tomografii
Iterativní rekonstrukce obrazu ve výpočetní tomografii Jakub Grepl, Jan Žižka, Tomáš Kvasnička, Jiří Jandura, Jana Štěpanovská, Zuzana Poulová, Jaroslav Strom Fakultní nemocnice Hradec Králové Radiační
VíceOBRAZOVÁ ANALÝZA. Speciální technika a měření v oděvní výrobě
OBRAZOVÁ ANALÝZA Speciální technika a měření v oděvní výrobě Prostředky pro snímání obrazu Speciální technika a měření v oděvní výrobě 2 Princip zpracování obrazu matice polovodičových součástek, buňky
VíceFakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium statistické zpracování dat Analýza vícerozměrných dat Ing. Pavel Valášek Školní rok OBSAH ÚVOD DATA EDA EXPLORATORÍ AALÝZA 4 PCA
VíceGrafický a číselný popis rozložení dat 3.1 Způsoby zobrazení dat Metody zobrazení kvalitativních a ordinálních dat Metody zobrazení kvan
1 Úvod 1.1 Empirický výzkum a jeho etapy 1.2 Význam teorie pro výzkum 1.2.1 Konstrukty a jejich operacionalizace 1.2.2 Role teorie ve výzkumu 1.2.3 Proces ověření hypotéz a teorií 1.3 Etika vědecké práce
VíceGeometrické transformace
1/15 Předzpracování v prostoru obrazů Geometrické transformace Václav Hlaváč, Jan Kybic Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz http://cmp.felk.cvut.cz/
Více4. Úvod do paralelismu, metody paralelizace
4. Úvod do paralelismu, metody paralelizace algoritmů Ing. Michal Bližňák, Ph.D. Ústav informatiky a umělé inteligence Fakulta aplikované informatiky UTB Zĺın Paralelní procesy a programování, Zĺın, 26.
VíceAplikace obrazové fúze pro hledání vad
Marek Vajgl, Irina Perfilieva, Petr Hurtík, Petra Hoďáková Národní superpočítačové centrum IT4Innovations Divize Ostravské univerzity Ústav pro výzkum a aplikaci fuzzy modelování Ostrava, Česká republika
VíceMATEMATICKÁ BIOLOGIE
MATEMATICKÁ BIOLOGIE STUJNÍ OBOR PŘÍRODOVĚDECKÉ FAKULTY MU Jiří HOLČÍK, Ladislav DUŠEK Institut biostatistiky a analýz, Masarykova Univerzita, Brno Institut INVESTICE biostatistiky DO ROZVOJE a analýz
VíceVytěžování znalostí z dat
Pavel Kordík, Jan Motl (ČVUT FIT) Vytěžování znalostí z dat BI-VZD, 2012, Přednáška 1 1/32 Vytěžování znalostí z dat Pavel Kordík, Jan Motl Department of Computer Systems Faculty of Information Technology
VíceBIOINŽENÝRSTVÍ *) *) pracovní název pro nové studijní programy
BIOINŽENÝRSTVÍ *) *) pracovní název pro nové studijní programy příprava akreditace nových studijních programů bakalářský (zcela nový, nová pravidla NAÚ 16.2., začátek 2017? (2018?)) magisterský (nově pojatý,
VíceCEITEC a jeho IT požadavky. RNDr. Radka Svobodová Vařeková, Ph.D.
CEITEC a jeho IT požadavky RNDr. Radka Svobodová Vařeková, Ph.D. Co je CEITEC? CEITEC je projekt výstavby středoevropského vědecko-výzkumného centra excelence v Brně Zaměření projektu: základní i aplikovaný
VíceÚvod do vícerozměrných metod. Statistické metody a zpracování dat. Faktorová a komponentní analýza (Úvod do vícerozměrných metod)
Úvod do vícerozměrných metod Statistické metody a zpracování dat Faktorová a komponentní analýza (Úvod do vícerozměrných metod) Petr Dobrovolný O řadě jevů či procesů máme k dispozici ne jeden statistický
VíceUČENÍ BEZ UČITELE. Václav Hlaváč
UČENÍ BEZ UČITELE Václav Hlaváč Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz, http://cmp.felk.cvut.cz/~hlavac 1/22 OBSAH PŘEDNÁŠKY ÚVOD Učení
VíceVyužití metod strojového učení v bioinformatice David Hoksza
Využití metod strojového učení v bioinformatice David Hoksza SIRET Research Group Katedra softwarového inženýrství, Matematicko-fyzikální fakulta Karlova Univerzita v Praze Bioinformatika Biologické inspirace
VíceStatistické metody a zpracování dat. IX Faktorová a komponentní analýza (Úvod do vícerozměrných metod) Petr Dobrovolný
Statistické metody a zpracování dat IX Faktorová a komponentní analýza (Úvod do vícerozměrných metod) Petr Dobrovolný Úvod do vícerozměrných metod O řadě jevů či procesů máme k dispozici ne jeden statistický
VíceMatematika pro geometrickou morfometrii (1)
Ján Dupej (jdupej@cgg.mff.cuni.cz) Laboratoř 3D zobrazovacích a analytických metod Katedra antropologie a genetiky člověka Přírodovědecká fakulta UK v Praze Sylabus 1) Úvod do problematiky, zobrazovací
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 4 Jak a kdy použít parametrické a
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 3 Jak a kdy použít parametrické a
VíceCronbachův koeficient α nová adaptovaná metoda uvedení vlastností položkové analýzy deskriptivní induktivní parametrické
Československá psychologie 0009-062X Metodologické požadavky na výzkumné studie METODOLOGICKÉ POŽADAVKY NA VÝZKUMNÉ STUDIE Výzkumné studie mají přinášet nová konkrétní zjištění získaná specifickými výzkumnými
VíceIdentifikace lokálních extrémů
Josef Botlík, Milena Botlíková Identifikace regionálních disparit na úrovni LAU, simulace virtuálních lokálních extrémů Identifikace lokálních extrémů Shrnutí současného výzkumu - východiska Identifikace
VíceAutomatické rozpoznávání dopravních značek
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Jiří Hofman Automatické rozpoznávání dopravních značek Semestrální práce z předmětu ITS 2012 Obsah 1. Automatické rozpoznávání dopravních značek (ATSR)...
VíceNeinvazivní mozková stimulace pro modulaci nemotorických symptomů Parkinsonovy a Alzheimerovy nemoci Irena Rektorová
Neinvazivní mozková stimulace pro modulaci nemotorických symptomů Parkinsonovy a Alzheimerovy nemoci Irena Rektorová 1.Neurologická klinika LF MU, FN u sv. Anny Aplikované Neurovědy, CEITEC MU Barker,
VíceMĚŘENÍ OBJEMŮ V PET/CT OBRAZECH PRO ÚČELY RADIOTERAPIE - na co si dát pozor?
MĚŘENÍ OBJEMŮ V PET/CT OBRAZECH PRO ÚČELY RADIOTERAPIE - na co si dát pozor? Ing. Jaroslav Ptáček, Ph.D. Oddělení lékařské fyziky a radiační ochrany Fakultní nemocnice Olomouc Obsah přednášky - efekt částečného
VíceSIMULACE OBRAZOVÉHO KODÉRU NA BÁZI 3D KLT
SIMULACE OBRAZOVÉHO KODÉRU NA BÁZI 3D KLT Lukáš Fritsch ČVUT v Praze, Fakulta elektrotechnická, katedra radioelektroniky Abstrakt Obrazové kompresní algoritmy založené na Karhunen- Loeveho transformaci
VíceNÁHODNÝ VEKTOR. 4. cvičení
NÁHODNÝ VEKTOR 4. cvičení Náhodný vektor Náhodným vektorem rozumíme sloupcový vektor X=(X, X,, X n ) složený z náhodných veličin X, X,, X n, který je charakterizován sdruženým rozdělením pravděpodobnosti.
VíceOBOR: VŠEOBECNÁ SESTRA STUDIJNÍ PLÁN - PREZENČNÍ FORMA
OBOR: VŠEOBECNÁ SESTRA STUDIJNÍ PLÁN - PREZENČNÍ FORMA ROČNÍK 1. Semestr zimní (ZS) Délka přímé výuky: 45 minut Filozofie a etika v ošetřovatelství 0 + 10 z Veřejné zdravotnictví 0 + 5 z, ZK Komunikace
VíceVYŠETŘENÍ NERVOVÉHO SYSTÉMU. seminář z patologické fyziologie
VYŠETŘENÍ NERVOVÉHO SYSTÉMU seminář z patologické fyziologie Osnova Morfologické vyšetřovací metody (zobrazovací diagnostika) 1 Počítačová (výpočetní) tomografie 2 Pozitronová emisní tomografie (PET) 3
VíceRÁMCOVÝ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM PRO ZÍSKÁNÍ SPECIALIZOVANÉ ZPŮSOBILOSTI. v oboru KLINICKÁ TECHNIKA SE ZAMĚŘENÍM NA ANALÝZU A ZPRACOVÁNÍ BIOSIGNÁLŮ.
RÁMCOVÝ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM PRO ZÍSKÁNÍ SPECIALIZOVANÉ ZPŮSOBILOSTI v oboru KLINICKÁ TECHNIKA SE ZAMĚŘENÍM NA ANALÝZU A ZPRACOVÁNÍ BIOSIGNÁLŮ pro BIOMEDICÍNSKÉ TECHNIKY 1. Cíl specializačního vzdělávání
VíceOperace s obrazem I. Biofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity Brno. prezentace je součástí projektu FRVŠ č.
Operace s obrazem I Biofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity Brno prezentace je součástí projektu FRVŠ č.2487/2011 Osnova 1 Filtrování obrazu 2 Lineární a nelineární filtry 3 Fourierova
VíceMatematika pro geometrickou morfometrii (3)
Ján Dupej (jdupej@cgg.mff.cuni.cz) Laboratoř 3D zobrazovacích a analytických metod Katedra antropologie a genetiky člověka Přírodovědecká fakulta UK v Praze Opakování Prokrustovská transformace (analýza,
VíceOPTIMÁLNÍ SEGMENTACE DAT
ROBUST 2004 c JČMF 2004 OPTIMÁLNÍ SEGMENTACE DAT Petr Novotný Klíčová slova: Výpočetní statistika, po částech spojitá regrese. Abstrakt: Snížení paměťové náročnosti při výpočtu po částech spojitého regresního
VícePaedDr. Lenka Dohnalová RNDr. Tomáš Fürst, PhD. Katedra Hv PdF UP Olomouc
Návrh experimentu a technické nástroje pro výzkum účinnosti muzikoterapeutických rehabilitačních strategií s uměle implementovanou komplexitou fyziologického typu PaedDr. Lenka Dohnalová RNDr. Tomáš Fürst,
VíceFakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. 3.2 Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody
Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie 3.2 Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody Vypracoval: Ing. Tomáš Nekola Studium: licenční Datum: 21. 1. 2008 Otázka 1. Vypočtěte
VíceZískávání znalostí z dat
Získávání znalostí z dat Informační a komunikační technologie ve zdravotnictví Získávání znalostí z dat Definice: proces netriviálního získávání implicitní, dříve neznámé a potencionálně užitečné informace
VíceOtevírané studijní programy a obory v ak. roce
Otevírané studijní programy a obory v ak. roce 2011-12 Pokud není u studijního oboru uveden počet přijímaných, budou přijati všichni uchazeči, kteří splní nutné podmínky přijetí ke studiu na Přírodovědecké
VíceOtevírané studijní programy a obory v ak. roce
Studijní program, kód Přírodovědná B1001 B1301 B1407 Otevírané studijní programy a obory v ak. roce 2011-12 Bakalářské studijní programy Studijní obor Víceoborové studium Typ Délka Forma Přírodovědné vzdělávání
VíceSLAM. Simultaneous localization and mapping. Ing. Aleš Jelínek 2015
SLAM Simultaneous localization and mapping Ing. Aleš Jelínek 2015 Komplexní inovace studijních programů a zvyšování kvality výuky na FEKT VUT v Brně OP VK CZ.1.07/2.2.00/28.0193 Obsah Proč sebelokalizace,
VícePOROVNÁNÍ METOD EFEKTIVNÍ A FUNKČNÍ KONEKTIVITY VE FUNKČNÍ MAGNETICKÉ REZONANCI
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT
VíceOperace s obrazem II
Operace s obrazem II Biofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity Brno prezentace je součástí projektu FRVŠ č.2487/2011 Osnova Matematická morfologie Segmentace obrazu Klasifikace objektů
Více