Neurominer: unveiling hidden patterns in neuroimaging data
Project goals
The recent technological advances enabled the biomedical research to explore the underlying biological processes of the living organisms at various resolutions and from different perspectives. While the amount of produced data grew dramatically over the years, the pace at which our knowledge lagged behind - an indication of inability of the current computational tools to extract knowledge from the large pool of noisy data. NEUROMINER will provide a framework for machine learning and data mining, with a special emphasis on neuroscience research. The project has three main axes of research, each corresponding to a currently unmet need: (1) extraction and selection of features with strong discrimination properties, (2) systems able to learn from high-dimensional data and not suffering from overfitting problems, and (3) rigorous statistical model assessment procedure. The applicants are experts in medical image processing and analysis, biostatistics and machine learning.
Keywords
schizofrenieschizophreniaklasifikaceclassificationumělé neuronové sítěartificial neural networksMachine learningMorfometrie mozkuVýpočetní neuroanatomieStrojové učeníOdhalování vzorůSborové učeníAlgoritmus podpůrných vektorůKomprimované snímáníBrain morphometryComputational neuroanatomyPattern recognitionEnsemble learningSupport vector machinesCompresssed sensing
Public support
Provider
Ministry of Health
Programme
Programme to support medical applied research in 2015 to 2022
Call for proposals
Zdravotnický AV 3 (SMZ0201701)
Main participants
Masarykova univerzita / Lékařská fakulta
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
17-33136A
Alternative language
Project name in Czech
Neurominer: odhalování skrytých vzorů v datech ze zobrazování mozku
Annotation in Czech
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.
Scientific branches
R&D category
AP - Applied research
CEP classification - main branch
FH - Neurology, neuro-surgery, nuero-sciences
CEP - secondary branch
FL - Psychiatry, sexology
CEP - another secondary branch
BB - Applied statistics, operational research
10103 - Statistics and probability
30103 - Neurosciences (including psychophysiology)
30210 - Clinical neurology
30215 - Psychiatry
30301 - Social biomedical sciences (includes family planning, sexual health, psycho-oncology, political and social effects of biomedical research)
Completed project evaluation
Provider evaluation
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Project results evaluation
The solved project was fulfilled thanks to the extension of the project evaluation. The characteristics of the results - their description - are adequate. I rate the project as basically completed, I like the publicly available software. The publishing activity was not beyond the scope of the project, the outputs were published in journals with an average or below-average impact factor.
Solution timeline
Realization period - beginning
Apr 1, 2017
Realization period - end
Dec 31, 2021
Project status
U - Finished project
Latest support payment
Mar 19, 2020
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP22-MZ0-NV-U
Data delivery date
Jun 30, 2022
Finance
Total approved costs
2,985 thou. CZK
Public financial support
2,944 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
41 thou. CZK
Recognised costs
2 985 CZK thou.
Public support
2 944 CZK thou.
0%
Provider
Ministry of Health
CEP
FH - Neurology, neuro-surgery, nuero-sciences
Solution period
01. 04. 2017 - 31. 12. 2021