Studentská grantová soutěž - předchozí roky

Zpracování a pokročilá analýza bio-medicínských dat II

SP2017/85

Nowaková Jana Ing., Ph.D.

01. 01. 2017 - 31. 12. 2017

V dnešním světě je možné s pomocí současných vyspělých technologií měřit parametry, které doposud byly neměřitelné nebo těžce dosažitelné. Jednou z těchto oblastí je lékařské prostředí, ve kterém je díky současným moderním lékařským zařízením získáváno nebývalé množství dále zpracovatelných dat. Získaná data mohou být použita pro rychlejší, levnější, k pacientům mnohem šetrnější diagnostiku a návrh terapeutické léčby. Důležité informace jsou v těch datech často skryté, na první pohled neviditelné. Pro nalezení a získání takto skrytých informací je však zpravidla potřeba využít pokročilých metod zpracování a analýzy dat. K samotnému zpracování dat může být využito klasických statistických metod, ale také nových, nekonvenčních metod, které jsou stále ve vývoji a poskytují ve spojení s klasickými metodami silné nástroje pro dolování z dat. Bio-medicínská data, která mají specifické vlastnosti a formáty, jsou pak také předmětem nasazení mnoha doménově specifických (bio-informatických) algoritmů, např. pro alignování DNA sekvencí. Bio-medicínská data zahrnují jak velmi rozsáhlé datové soubory (sekvence DNA), jejichž zpracování stávajícími algoritmy a postupy vyžaduje masivně paralelní a distribuované přístupy, tak sice objemem menší, ale velmi komplexní datové soubory (sérové profily pacientů, EEG a EMG měření). Pokročilé metody získání informací z dat jsou aplikovatelné a přínosné pro všechny oblasti lidské činnosti (ekonomika, průmysl, bankovnictví, školství, zdravotnictví). V rámci řešení tohoto projektu bude pozornost věnována analýze bio-medicínských dat, tj. biologických signálů jako EEG, EMG, DNA řetězců, obrazových záznamů z endoskopických vyšetření, medicínských dat jako takových (anamnézy, klinická měření), ale i datům získaných z průmyslových technologií. Pro tyto účely budou aplikovány a prováděny experimenty s metodami pro fuzzy nelineární regresní analýzu, identifikaci expertních systémů s různým typem modelu, klasifikaci, ostré či překrývající se shlukování, lineární i nelineární redukci dimenze (SVD, NMF, PCA, kernel PCA, CUR rozklad) a dalšími. Zvláštní pozornost bude během řešení projektu věnována novým postupům pro vizualizaci různých druhů bio-medicínských dat. Efektivní a srozumitelná vizuální prezentace diagnostických a klinických dat a výsledků analýz pomocí pokročilých algoritmů je důležitým krokem pro nasazení nových metod v bio-medicínském výzkumu a klinické praxi. V projektu budeme zkoumat metody převodu vícerozměrných záznamů na (potenciálně rozsáhlé) sítě a aplikaci postupů teorie grafů a network science (dynamické sítě, víceúrovňové sítě) pro jejich analýzu. Budou vyhodnoceny možnosti masivně paralelních platforem (např. CUDA) pro analýzu velkých grafů, vznikajících navrženými postupy. Hlavním cílem projektu je aplikovat, modifikovat a vyvíjet moderní algoritmy pro dolování z dat založené na rodině metod z oblasti výpočetní inteligence (bio-inspirované výpočty, fuzzy systémy, soft-computing, syntéza metod) pro využití ke zpracování bio-medicínských datových kolekcí. Tyto metody budou konfrontovány s výsledky tradičních, statistických přístupů a vztah výsledků obou typů analýz bude podroben vyhodnocení. Vznikne tak spolupráce s Katedrou aplikované matematiky a bude tak rozvíjena disciplína, která by mohla být chápana jako mezioborová. Zvláštní pozornost bude věnována datům z oblasti biomedicínského inženýrství (spolupráce s Fakultní nemocnicí Olomouc a Fakultní nemocnicí Ostrava). V rámci aktivity budou zkoumány jak nové algoritmy a kombinace algoritmů, tak možnosti využít nových (embedded) platforem pro energeticky a ekonomicky efektivní nasazení v praktických podmínkách (orientační analýzy vzorků v klinické praxi, detekce událostí v biologických signálech). Zejména budou zkoumány nové a vznikající platformy pro masivně paralelní a distribuované výpočty, které mají potenciál nasazení v klinických a laboratorních podmínkách. Projekt bude navazovat na předcházející projekty řešené na Katedře informatiky a Katedře aplikované matematiky, které se již obdobné tématice věnovaly, a bude využívat poznatků, které byly v rámci těchto projektů získány. Čtyři hlavní tematické celky, které budou v rámci navrhovaného projektu řešeny, jsou: -Analýza a zpracování endoskopických obrazů V rámci dlouholeté spolupráce s Fakultní nemocnicí Ostrava (FNO) vznikla potřeba vývoje softwarového nástroje pro analýzu a zpracování záznamů z endoskopického vyšetření pro potřeby měření objemu horních a dolních cest dýchacích u pacientů trpících obstrukční spánkovou apnoí. Charakteristickým rysem této nemoci je zúžení dýchacích cest, což vede k narušení průběhu spánku z důvodu nedostatečného přísunu vzduchu do plic. Výsledný software by měl přispět ke snazší detekci tohoto zúžení, tím, že bude změřen objem dýchacích cest z dostupných endoskopických záznamů. Pro tyto potřeby vznikne 3D model dýchacích cest, který by měl co nejvěrněji odpovídat skutečnému vzhledu a tvaru dýchacích cest a bude sloužit pro modelové endoskopické vyšetření v laboratorních podmínkách. Velká část práce bude věnována vytvoření metodiky pro unifikovaný průběh endoskopického vyšetření ve spolupráci s lékaři FNO. -Analýza a zpracování biologických signálů Analýza EEG signálů je důležitým oborem pro pomoc lidem s tělesným postižením (paraplegie různého stupně) nebo lidem po úrazu v rámci rehabilitace při návratu do běžného života a používání různých nástrojů. V tomto roce řešení projektu se bude práce na analýze EEG signálu ubírat směrem ke zlepšení kvality detekce a klasifikace signálů. Výhledově bude zlepšené detekce využito pro ovládání robotické paže a další aplikace z oblasti robotické protetiky. -Analýza a zpracování klinických dat Velká část projektu bude věnována analýze a zpracování klinických dat, která byla získána v rámci rozličných studií lékařských pracovišť. Klasickou úlohou je v tomto směru statistické zpracování získaných dat. Trendem posledních let jsou v této oblasti pokročilé analýzy moderními nekonvenčními metodami založenými např. na bio-inspirovaných výpočtech. Tyto metody umožňují netriviální analýzy a hledání skrytých souvislostí mezi klinickými daty (před- a po-operační parametry pacientů) a např. rizikem vzniku pooperačních komplikací. -Analýza a zpracování DNA DNA je hlavním zdrojem informací o životě, ale i o náchylnosti lidí k různým nemocem nebo komplikacím při léčení různých onemocnění. Analýza DNA jako takové, stejně jako analýza klinických dat získaných analýzou částí DNA, bude dalším oborem, kterým se budeme zabývat. Mimo jiné se v rámci řešení projektu budeme věnovat sekvenování RNA a DNA lidského genomu, pomocí kterého je možné identifikovat nemoci u pacientů s různými genetickými vadami. Tyto genetické vady mohou způsobovat vážná onemocnění zhoubného (např. leukémie a rakovina obecně) i nezhoubného charakteru. Stejně tak lze pomocí těchto metod například zkoumat různé odmítání endoprotéz kolenního nebo kyčelního kloubu nebo vrozené vady u sportovců a tím předcházet dalším vážným komplikacím, které by mohly nastat. Jedná se o tzv. genové exprese lidských tkání – exomové sekvenování. Interpretace výsledků, stejně jako zdroj dat, je garantována existencí společné laboratoře s Fakultní nemocnicí Olomouc (FNOL).

prof. Ing. Pavel Krömer, Ph.D.
prof. RNDr. Václav Snášel, CSc.
Mgr. Pavla Dráždilová, Ph.D.
doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D.
Ing. Michal Prílepok, Ph.D.
Ing. Hussam Abdulla, Ph.D.
Ajith Abraham Padath, PhD.
Mgr. Asim Mohammed Eltahir Ali
Ing. Michal Vašinek, Ph.D.
Mgr. Šárka Zehnalová
Ing. Vojtěch Uher, Ph.D.
Ing. Jan Janoušek
Ing. Tomáš Buriánek
Ing. Tomáš Ježowicz
Ing. Adam Kašpar
Ing. Dao Phan, CSc.
Nguyen Huy Phuong Pham
Quoc Bao Huynh, M.Sc.
Thanh Long Nguyen
Thi Bich Ngan Nguyen
Trung Tin Tran
Van Vang Le
Ing. Lumír Balhar
Adel Hossni Mahmoud Soliman
Ing. Klára Schenková
Ing. Josef Hrabal
Mohammad Abdul karim Al Ansari
Ing. Jiří Hanzelka
Ing. Filip Osadník
Tri Nguyen Cao
Phong Tong Duc
Ing. Martin Stoklas
Lifeng Jiang
Longmei Tang
Chenghua Lin
Ing. Andrey Sukhanov
Ing. Eduard Kubanda
Ing. Adam Vůjtek
Bc. Jiří Jakubowski
Bc. Ing. Martin Buček
Bc. Tomáš Špacír
Bc. Vojtěch Palkovič
Bc. Jan Polach
Ing. Petr Prokop
Bc. Jakub Kubień
Ing. David Ondruš
Bc. Daniel Hrtús
Ing. Tomáš Řeha
Bc. Rostislav Vondrák
Bc. Jan Kratochvíl
Bc. Jan Trubač
Ing. Libor Polehňa
Jiří Vašica
Bc. Ondřej Foukal
Ing. Jana Nowaková, Ph.D.

Cílem projektu je navázat na předcházející projekty a pokračovat tak ve výzkumu a rozvoji metod pro získávání skrytých informací z dat. Cílem tedy bude modifikovat, vyvíjet a aplikovat moderní algoritmy pro dolování z dat. Tyto algoritmy jsou založeny na skupině metod z oblasti výpočetní inteligence (bio-inspirované výpočty, fuzzy systémy, soft-computing, syntéza metod) a využívají se ke zpracování komplexních dat.

Zvláštní pozornost bude věnována datům z oblasti biomedicínského inženýrství (spolupráce s FNOL a FNO) a monitorování prostředí. V rámci aktivity budou zkoumány jak nové algoritmy a kombinace algoritmů, tak možnosti využít nových (embedded) platforem pro energeticky a ekonomicky efektivní nasazení v praktických podmínkách (orientační analýzy vzorků v klinické praxi, detekce událostí v monitorovacích sítích). Zejména budou zkoumány nové a vznikající platformy pro masivně paralelní a distribuované výpočty.

V rámci projektu se bude profilovat několik týmů, které se budou věnovat zadané problematice a reálným problémům z medicínské, technologické a monitorovací praxe. V rámci řešení projektu najdou uplatnění a budou rozvíjet své znalosti a dovednosti studenti doktorského, ale i magisterského studia. Možnost zpracovávání reálných dat je totiž stále velkým lákadlem, které přináší velké množství nepředvídatelných, ale o to zajímavějších problémů. Neopomenutelným cílem je také zapojení studentů do odborné komunity v rámci možnosti publikování výsledků na konferencích a vědeckých fórech.

Projekt navazuje na projekt Zpracování a pokročilá analýza bio-medicínských dat, který byl řešen na naší fakultě v roce 2016 a v rámci řešení projektu jsou stanoveny a předpokládány tyto cíle:

• Zpracovávat reálná data získána ze spolupracujících pracovišť (FNOL, FNO), biologických signálů, monitorovacích sítí a technologických procesů.
• Participace na vytvoření laboratoře a pracovní skupiny pro Obstrukční spánkovou apnoi (OSA).
• Rozvoj nekonvenčních metod z oblasti bio-inspirovaných výpočtů, fuzzy systémů, soft-computingu, syntézy metod.
• Rozvoj statistických metod pro zpracování rozsáhlých dat.
• Rozvoj interdisciplinární spolupráce s katedrou Aplikované matematiky, ústavem OLGEN, FNOL a v neposlední řadě s FNO.
• Publikování výsledku na konferencích indexovaných v databázích Scopus a WoS, příprava publikace článků v časopisech s impaktním faktorem.
• Zapojování studentů do odborné komunity, navazování kontaktů se zahraničními pracovišti, prohlubování a rozšiřování spolupráce s těmito pracovišti.
• Pokračování v budování silné kompetence pro moderní bioinformatiku na Fakultě elektrotechniky a informatiky (prostřednictvím zapojených a podpořených studentů).
• Příprava a realizace speciální sekce/workshopu na mezinárodní konferenci.
• Příprava projektových záměrů a přihlášek.