Informace o projektu
Neurominer: odhalování skrytých vzorů v datech ze zobrazování mozku
- Kód projektu
- 17-33136A (kod CEP: NV17-33136A)
- Období řešení
- 4/2017 - 12/2021
- Investor / Programový rámec / typ projektu
-
Ministerstvo zdravotnictví ČR
- Program na podporu zdravotnického aplikovaného výzkumu a vývoje na léta 2015 - 2022
- Fakulta / Pracoviště MU
- Lékařská fakulta
Nedávné technologické pokroky biomedicínského výzkumu umožnily zkoumat základní biologické procesy v živých organismech při různých rozlišeních a z různých úhlů pohledu. Zatímco množství produkovaných dat v průběhu let dramaticky roste, tempo našich získávaných znalostí spíše zaostává, což ukazuje na neschopnost současných výpočetních nástrojů umožnit extrakci znalostí z velkého množství zašuměných dat. NEUROMINER poskytne rámec pro strojové učení a dolování z obrazových dat se zvláštním důrazem na neurovědní výzkum. Tři hlavní osy projektu odpovídají problémům, pro které v současné době není známo řešení: (1) extrakce a selekce příznaků se silnou diskriminačních schopností z mnohorozměrných dat, (2) nepřeučené systémy učící se z mnohorozměrných dat (3) rigorózní postup pro statistické validace modelů. Navrhovatelé projektu jsou experty ve zpracování analýze medicínských obrazů, biostatistice a strojovém učení.
Publikace
Počet publikací: 6
2022
-
Identification of Laminar Composition in Cerebral Cortex Using Low-Resolution Magnetic Resonance Images and Trust Region Optimization Algorithm
Diagnostics, rok: 2022, ročník: 12, vydání: 1, DOI
-
Identifying the Lamination in Cerebral Cortex via Low-Resolution MRI and Trust Region Optimization
Rok: 2022, druh: Konferenční abstrakty
-
Structural MRI-Based Schizophrenia Classification Using Autoencoders and 3D Convolutional Neural Networks in Combination with Various Pre-Processing Techniques
Brain Sciences, rok: 2022, ročník: 12, vydání: 5, DOI
2021
-
Anomaly Detection Algorithm for Real-World Data and Evidence in Clinical Research: Implementation, Evaluation, and Validation Study
JMIR MEDICAL INFORMATICS, rok: 2021, ročník: 9, vydání: 5, DOI
2019
-
Brain Morphometry Methods for Feature Extraction in Random Subspace Ensemble Neural Network Classification of First-Episode Schizophrenia
Neural Computation, rok: 2019, ročník: 31, vydání: 5, DOI
-
Wavelet Imaging Features for Classification of First-Episode Schizophrenia
Information Technology in Biomedicine, ITIB 2019, Kamień Śląski, Poland, 18-20 June, 2019, rok: 2019