MYAB0311c Analýza biomedicínských dat - cvičení

Lékařská fakulta
podzim 2025
Rozsah
0/1/0. 15. 1 kr. Ukončení: z.
Vyučující
Ing. Martin Gajdoš, Ph.D. (cvičící)
Ing. Martin Kojan, Ph.D. (cvičící)
Ing. Petr Kudlička (cvičící)
Ing. Martin Lamoš, Ph.D. (cvičící)
Ing. Radek Mareček, Ph.D. (cvičící)
Ing. Michal Mikl, Ph.D. (cvičící)
Ing. Lubomír Vojtíšek, PhD. (cvičící)
Garance
Ing. Michal Mikl, Ph.D.
Laboratoř multimodálního a funkčního zobrazování – Centrum neurověd – Středoevropský technologický institut
Dodavatelské pracoviště: Laboratoř multimodálního a funkčního zobrazování – Centrum neurověd – Středoevropský technologický institut
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Předmět Analýza biomedicínských dat vychází z předpokladu, že důležitým aspektem v oblasti neurověd, ať již ve vědě a výzkumu nebo v praktickém (klinickém) uplatnění, je schopnost rozumět různým vyšetřovacím metodám a datům, která v rámci těchto dat získáváme. Cílem předmětu je seznámit studenty s daty, která jsou výstupem různých vyšetřovacích metod a s principy a možnostmi zpracování a vyhodnocení těchto dat. Po absolvování kurzu bude student umět rozeznat různé typy dat v neurovědách, bude umět zvolit vhodný způsob jejich zpracování a bude si vědom limitací, které jednotlivá data (a vyšetřovací metody, kterými byla data získána) mají z pohledu intepretace.
Výstupy z učení
Po úspěšném absolvování kurzu bude student:
- znát typy dat, které jsou výstupem jednotlivých vyšetřovacích metod v neurovědách
- znát odpovídající datové formáty a možná programy používané ke zpracování dat
- znát limitace jednotlivých vyšetřovacích metod a získaných dat
- umět zvolit vhodný nástroj a postup ke zpracování daného typu neurovědních dat
Osnova
  • - Úvod do cvičení, seznámení se se softwarovými nástroji, které budou při cvičení využívány. Představení hodnocení práce na cvičení či zadávaných skupinových úkolů a podmínek pro udělení zápočtu.
  • - Práce s daty ve formátu DICOM a konverze do formátu NIFTI, struktura BIDS, data z dalších modalit mimo MR a komplexní organizace dat/metadat v neurovědních studiích.
  • - Multimodální fúze dat, subtrakce PET a SPECT snímků
  • - Zpracování fMRI dat v prostředí Matlab a SPM, předzpracování fMRI dat, kontrola kvality fMRI dat
  • - Statistické modely fMRI dat v prostředí SPM – využití obecného lineárního modelu
  • - Práce s výsledky fMRI v Matlabu, SPM (exporty dat, vizualizace atd.)
  • - Zpracování fMRI konektivity s využitím SPM i dalších nástrojů v prostředí Matlab
  • - Základní zpracování difuzních MR dat
  • - Zpracování morfometrických MR dat v prostředí SPM a FreeSurfer
  • - Zpracování perfuzních MR dat
  • - Zpracování MR spektroskopie s nástrojem LC model
  • - Předzpracování EEG dat (práce s EEG formáty, detekce a potlačení artefaktů v EEG datech, nástroje pro práci s EEG daty).
  • - Analýza EEG dat (analýza evokovaných potenciálů, časově-frekvenční analýza EEG dat).
  • - Předvedení výsledků samostatné skupinové práce na zpracování vybraného typu dat a udělení zápočtu
Literatura
    doporučená literatura
  • • Jan Jiri. Medical Image Processing, Reconstruction and Restoration - Concepts and Methods. CRC Press 2005. ISBN 9780429114731
  • Diffusion MRI : from quantitative measurement to in-vivo neuroanatomy. Edited by Heidi Johansen-Berg - Timothy E. J. Behrens. Second edition. Amsterdam: Elsevier, 2014, xii, 614. ISBN 9780123964601. info
  • HUETTEL, Scott A.; Allen W. SONG a Gregory MCCARTHY. Functional magnetic resonance imaging. Third editon. Sunderland, Massachusetts: Sinauer Associates, 2014, xvi, 573. ISBN 9780878936274. info
  • POLDRACK, Russell A.; Jeanette A. MUMFORD a Thomas E. NICHOLS. Handbook of functional MRI data analysis. New York: Cambridge University Press, 2011, x, 228. ISBN 9780521517669. info
  • Statistical parametric mapping : the analysis of functional brain images. Edited by K. J. Friston. 1st ed. Amsterdam: Elsevier, 2007, vii, 647. ISBN 9780123725608. info
Výukové metody
Praktické semináře, krátké diskuse se studenty, samostatná práce na počítačích, zadání samostatné domácí práce ve skupinkách
Metody hodnocení
K získání zápočtu je nutná účast na všech cvičeních (výjimka je omluvení ze zdravotního důvodu), popř. nahrazení neúčasti vypracováním krátkého referátu na téma daného cvičení. Dále je nutné odevzdat vypracované úkoly, které jsou zadávány v průběhu cvičení nebo jako samostatná skupinová práce.
Maximální počet bodů ze cvičení je 20 a tyto body vstupují do celkového hodnocení předmětu Analýza biomedicínských dat společně s následným písemným testem a ústní zkouškou.
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/med/podzim2025/MYAB0311c