Schválené projekty 2017

Rozdělení přidělené dotace z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum po fakultách se zohledněním celoškolských pracovišť na rok 2017

Celková přidělená částka z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum na VŠB-TUO - 54 573 242 Kč

Z toho 2.5% - 1 364 331 Kč - úhrada způsobilých nákladů spojených s organizací SGS

fakulta přidělená částka v Kč
FBI  1 210 137
EKF  3 929 534
FAST  2 465 732
FS  9 344 630
FEI 13 996 004
HGF  5 272 251
FMMI  7 123 785
VC  8 743 333
CP  1 123 505
CELKEM 53 208 911

KódSP2017/85
Název projektuZpracování a pokročilá analýza bio-medicínských dat II
ŘešitelNowaková Jana Ing., Ph.D.
Školitel projektu
Období řešení projektu01.01.2017 - 31.12.2017
Předmět výzkumuV 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).
Členové řešitelského týmuIng. Hussam Abdulla, Ph.D.
Ajith Abraham Padath, PhD.
Adel Hossni Mahmoud Soliman
Mohammad Abdul karim Al Ansari
Mgr. Asim Mohammed Eltahir Ali
Ing. Lumír Balhar
Ing. Clare Schenk
Bc. Martin Buček
Ing. Tomáš Buriánek
doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D.
Ondřej Foukal
Ing. Jiří Hanzelka
Ing. Josef Hrabal
Bc. Daniel Hrtús
Quoc Bao Huynh, M.Sc.
Bc. Jiří Jakubowski
Ing. Jan Janoušek
Ing. Tomáš Ježowicz
Lifeng Jiang
Ing. Adam Kašpar
Bc. Jan Kratochvíl
doc. Ing. Pavel Krömer, Ph.D.
Bc. Jakub Kubień
Ing. Eduard Kubanda
Van Vang Le
Chenghua Lin
Ing. Thanh Long Nguyen
Thi Bich Ngan Nguyen
Tri Nguyen Cao
Ing. Jana Nowaková, Ph.D.
Ing. David Ondruš
Ing. Filip Osadník
Bc. Vojtěch Palkovič
Nguyen Huy Phuong Pham
Ing. Dao Phan, CSc.
Bc. Jan Polach
Ing. Libor Polehňa
Ing. Michal Prílepok, Ph.D.
Ing. Petr Prokop
Bc. Tomáš Řeha
prof. RNDr. Václav Snášel, CSc.
Mgr. Pavla Dráždilová, Ph.D.
Bc. Tomáš Špacír
Ing. Martin Stoklas
Ing. Andrey Sukhanov
Longmei Tang
Phong Tong Duc
Trung Tin Tran
Bc. Jan Trubač
Ing. Vojtěch Uher
Jiří Vašica
Ing. Michal Vašinek, Ph.D.
Bc. Rostislav Vondrák
Bc. Ing. Adam Vůjtek
Mgr. Šárka Zehnalová
Specifikace výstupů projektu (cíl projektu)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.

Rozpočet projektu - uznané náklady

NávrhSkutečnost
1. Osobní náklady
Z toho
134268,-132187,-
1.1. Mzdy (včetně pohyblivých složek)100200,-98647,-
1.2. Odvody pojistného na veřejné zdravotně pojištění a pojistného na sociální zabezpečení a příspěvku na státní politiku zaměstnanosti34068,-33540,-
2. Stipendia205000,-200000,-
3. Materiálové náklady175000,-99730,-
4. Drobný hmotný a nehmotný majetek9632,-11237,-
5. Služby100000,-88547,-
6. Cestovní náhrady250000,-342199,-
7. Doplňkové (režijní) náklady max. do výše 10% poskytnuté podpory97100,-97100,-
8. Konference pořádané VŠB-TUO k prezentaci výsledků studentského grantu (max. do výše 10% poskytnuté podpory)0,-0,-
9. Pořízení investic0,-0,-
Plánované náklady971000,-
Uznané náklady971000,-
Celkem běžné finanční prostředky971000,-971000,-