Představení skupin

Signal Analysis, Modelling, and Interpretation

Skupina „Signal Analysis, Modelling, and Interpretation“ (SAMI) se podílí na výzkumu v oblasti neurověd, a to jak v základním výzkumu na animálních modelech spolu s ústavy Akademie věd ČR, tak i přímo v klinické praxi na neurologických a foniatrických klinikách lékařských fakult University Karlovy. Toto spojení vytváří podmínky pro rychlý přesun získaných poznatků do klinické praxe. Hlavním těžištěm práce je vývoj počítačových algoritmů pro analýzu patologické řeči pacientů s Parkinsonovou chorobou a analýze povrchových i invazivních EEG záznamů epileptických pacientů. Publikované výsledky v prestižnějších časopisech již dnes slouží jako diagnostické nástroje zlepšující postupy a léčebnou prognózu konkrétních pacientů.

SAMI zaštiťuje množství projektů překrývající témata zpracování patologické řeči biologických signálů, 2D a 3D obrazů, umělé inteligence, dolování dat, teorie sítí, inverzní úlohy aj., ale také vývoj softwarových a hardwarových podpůrných prostředků sloužících pro usnadnění práce lékařů a zvýšení bezpečnosti diagnostických metod. Členové týmu se podílí na výuce předmětů v oboru BMII v oblasti signálového zpracování a nabízejí zajímavá témata závěrečných prací ve spolupráci s experimentálním i klinickým výzkumem.

Biomedical Electronics

Ve skupině Biomedicínské elektroniky se zabýváme návrhem a realizací hardwaru pro biomedicínské aplikace a zpracováním biologických signálů. Převážná část aplikací našich výstupů leží v oblastech diagnostiky onemocnění, telemedicíny, vzdáleného monitoringu a asistivních technologií. Náš výzkum rozšiřuje možnosti podpory nemocných, zdravotně postižených a stárnoucích lidí, tím jim umožňuje zůstat v jejich přirozeném prostředí namísto jejich institucionalizace. Náš výzkum je také zaměřen na vývoj nových diagnostických metod, které jsou uplatnitelné v širokém rozsahu každodenní péče.

Do výzkumné práce přímo zapojujeme i studenty. Příkladem realizovaného a mezinárodně oceněného studentského projektu může být projekt Intelligent Primer Nurse, který získal první místo v mezinárodní soutěži 2011 OpenWorld Design Contest vypsané společností ST Microelectronics.

Laboratory of Artificial Neural Network Applications

Pracovní skupina LANNA (Laboratoř aplikací umělých neuronových sítí - Laboratory of Artificial Neural Network Applications ) se zabývá některými aplikacemi umělých neuronových sítí (UNS). Ve většině případů jsou aplikovány samoorganizující se mapy (SOM), a to standardní i SOM s učitelem (SSOM). V obou variantách map se vytvoří shluk všech vstupních vektorů, které mají společné nebo blízké vlastnosti. Tyto shluky se rozmístí v mapě a ukáží nám jednak počet dominantních vlastností v rámci jednoho tréninkového procesu, dále pak mohou ukázat posun ve vstupních datech a „přeřazení" některé vlastnosti do jiné skupiny při opakování procesu.

Výzkum se zejména týká aplikací při zpracování řeči (včetně patologické řeči a zpracování řečových signálů pro lékařské účely). Vstup matematických a inženýrských metod do medicíny umožnil zkoumání procesů v lidském těle neinvazivními metodami. To má velký význam zejména v pediatrii. V našem výzkumu jsme se zabývali analýzou řeči dětí trpících některými neurologickými obtížemi (vývojová dysfázie, epilepsie, autismus apod.) Součástí tohoto výzkumu byla také tvorba databází pro trénování a testování neuronových sítí. Kromě promluv dětí s neurologickou poruchou byly nahrávány a zpracovávány i promluvy zdravých dětí ve věku 4-10 let (jako srovnávací databáze). Výzkum v této oblasti byl součástí společných projektů s dětskou neurologickou klinikou v Motole.

Další využití UNS v medicíně je v oftalmologii (téma disertační práce) a v klasifikaci pacientů s pohybovým omezením. Novým tématem je analýza emocí v řečovém signálu. Umělé neuronové sítě používáme ve výše uvedených aplikacích z důvodů vysoké robustnosti a výborné schopnosti vizualizace dat. Jsou schopny pracovat i s méně kvalitními signály. Na všech oblastech výzkumu se podílejí doktorandi a studenti magisterského studia.

Intelligent Data Analysis

Ve skupině Inteligentní Datové Analýzy na katedře počítačů vymýšlíme algoritmy strojového učení. Ty objevují dosud neznámé principy molekulární biologie z genomických, proteomických a dalších dat. Tvoříme prediktivní modely, které lze použít pro diagnostiku, stratifikaci pacientů apod. Spolupracujeme v tomto směru s ÚHKT či IEM AV. Naše výsledky publikujeme ve známých časopisech jako např.  IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, Methods či Cancer Genetics.

Dále vyvíjíme algoritmy, které jsou schopné předpovídat některé funkce bílkovin na základě jejich prostorové struktury. Za pomoci indukce v predikátové logice. Kromě toho tvoříme nové metody pro analýzu sekvenovaných dat DNA a RNA.

Spolupracujeme se Stem Cell Institute při Minnesotské univerzitě a s IKEM v Praze a publikujeme tyto výsledky v časopisech jako BMC Bioinformatics, Transplantation či Proteome Science.