Cíle kurzu
V průběhu kurzu budete seznámeni s principy základních metod analýzy medicínských dat s ohledem na specifika datových souborů a výpočtů z oblasti neurovědního výzkumu. Důraz bude kladen především na správnou aplikaci těchto metod v praxi a na interpretaci dosažených výsledků. Probíraná teorie bude vždy následována praktickými příklady v systému STATISTICA, případně v jiných nástrojích, které jsou na Masarykově univerzitě volně dostupné.

Přínos kurzu

• Orientace v principech analýzy dat, plánování a hodnocení experimentů z oblasti medicíny.
• Schopnost správné aplikace základních metod analýzy medicínských dat v praxi.
• Schopnost správné interpretace dosažených výsledků.
• Schopnost praktické analýzy dat v softwaru STATISTICA (studenti a zaměstnanci MU mohou tento software získat zde: https://inet.muni.cz/app/soft/licence).

Organizace výuky
Výuka proběhne každý čtvrtek od 3. 3. do 28. 4. 2016 kromě 7. 4. 2016 vždy od 15:00 do 18:00 v počítačové učebně IBA LF MU na Kamenici 126/3.

Požadavky k ukončení kurzu
Kurz je ukončen kolokviem sestávajícím se z analýzy praktických příkladů na počítači. K úspěšnému ukončení je nutné porozumět probíraným tématům a umět aplikovat základní statistické metody při analýze reálného datového souboru.

Kontakt
janousova@iba.muni.cz

Poděkování
Příprava výukových materiálů předmětu „DSAN01 Analýza dat pro Neurovědy “ byla finančně podporována prostředky projektu FRVŠ č. 942/2013 „Inovace materiálů pro interaktivní výuku a samostudium předmětu Analýza dat pro Neurovědy“.

V této přednášce se seznámíte s:

• typy medicínských dat a jejich vizualizací
• popisnou sumarizací dat
• normálním rozdělením a rozděleními od něj odvozenými
• transformací dat
• intervaly spolehlivosti

V této přednášce se seznámíte s:

• formulováním hypotéz nad medicínskými daty
• hladinou významnosti a sílou testu
• p-hodnotou
• vhodnou volbou typu testu v různých situacích
• jednovýběrovými testy
• párovými testy

V této přednášce se seznámíte s:

• dvouvýběrovými testy
• F-testem
• neparametrickými testy

V této přednášce se seznámíte s:

• analýzou rozptylu (ANOVA)
• problémem násobného testování hypotéz a použití korekčních procedur
• Kruskalovým-Wallisovým testem
• analýzou rozptylu jako lineárním modelem

V této přednášce se seznámíte s:

• analýzou kontingenčních tabulek
• binomickými testy
• relativním rizikem ("relative risk") a poměrem šancí ("odds ratio")
• binomickým rozdělením
• Poissonovým rozdělením

V této přednášce se seznámíte s:

• hodnocením diagnostických testů
• hledáním diagnostického cut-off pomocí ROC křivek

V této přednášce se seznámíte se:

• základy korelační analýzy
• základy regresní analýzy

V této přednášce se seznámíte s:

• analýzou přežití
• Coxovým modelem proporcionálních rizik

Tato kapitola je věnována praktickým ukázkám analýzy rozsáhlých obrazových dat v softwaru MATLAB. Ukázkové příkazy jsou uvedeny v souboru analyza_obrazu_ukazky.m. Obrazy mozku pacientů s Alzheimerovou chorobou a zdravých subjektů (potřebné pro zodpovězení otázek 1 - 9 v dotazníku) naleznete v souboru PacientiAD_kontroly.zip. Kovariáty (potřebné pro zodpovězení otázek 4 - 9 v dotazníku) naleznete v souboru covariates.zip. Obrazy šedých mozkových hmot pacientů se schizofrenií a zdravých subjektů (potřebné pro zodpovězení otázek 10 - 12 v dotazníku) naleznete v souboru PacientiSCHZ_kontroly.zip. Dvě funkce, které nejsou součástí základní instalace MATLABu a které budete při analýze obrazů potřebovat, naleznete v souboru Matlab_funkce.zip. Funkce pro načtení dat ve formátu NIFTI lze stáhnout zde: http://research.baycrest.org/~jimmy/NIfTI/. Všechny zazipované složky je nutné po stáhnutí rozbalit.