Pokročilé přístupy měření a zpracování fMRI dat s ohledem na přínos v neurologickém výzkumu a diagnostice

Poskytovatel

Ministerstvo zdravotnictví

Program

Program na podporu zdravotnického aplikovaného výzkumu na léta 2020 - 2026

Veřejná soutěž

SMZ0202300001

Hlavní účastníci

Masarykova univerzita / Středoevropský technologický institut

Druh soutěže

VS - Veřejná soutěž

Číslo smlouvy

NU23-08-00212

Název projektu anglicky

Advanced approaches to measuring and processing fMRI data with regard to benefits in neurological research and diagnostics

Anotace anglicky

Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is an important noninvasive imaging method, which enables the study of brain functions. While the method is well established in brain research with wide spectrum of research topics (neurology, psychiatry, behavioral and social neuroscience, informatics, education, neuroeconomics, etc.), clinical applications are still the object of development, implementation and verification because of high inter-subject variability, relatively low reliability, and statistical nature of the results. Majority of fMRI studies are based on measurement of single echo, i.e., one response after a single-shot radiofrequency excitation. On the other hand, multi-echo (ME) acquisition is based on measurement of multiple responses (echoes) after a single-shot radiofrequency excitation. Appropriate processing of multiple echoes allows to enhance the contrast-to-noise ratio (CNR) in blood oxygenation level-dependent fMRI. Moreover, a denoising approach called ME-ICA (multi-echo independent component analysis) was introduced as a promising technique to distinguish between neural and artificial sources in the measured signal. ME-ICA as well as all processing techniques for ME-fMRI data is based on the magnitude data only, while the original MRI data are inherently complex-valued. The phase part is omitted in most fMRI studies, although several articles proved the usability of the phase data in single-echo fMRI studies. The aim of the AVATAR project is to implement new algorithms for processing of ME-fMRI data and to evaluate benefits of this advanced approach (acquisition + innovative processing of ME-fMRI data focused on denoising possibilities of complex multi-echo data) with respect to typically used single-echo fMRI data both in the field of neurological research and diagnostics. We will focus on evaluation of inter-subject variability, test-retest reliability, data-quality metrics, and activation characteristics.

Kategorie VaV

AP - Aplikovaný výzkum

OECD FORD - hlavní obor

30103 - Neurosciences (including psychophysiology)

OECD FORD - vedlejší obor

20602 - Medical laboratory technology (including laboratory samples analysis; diagnostic technologies) (Biomaterials to be 2.9 [physical characteristics of living material as related to medical implants, devices, sensors])

OECD FORD - další vedlejší obor

—

CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)

FH - Neurologie, neurochirurgie, neurovědy<br>FS - Lékařská zařízení, přístroje a vybavení

Zahájení řešení

1. 5. 2023

Ukončení řešení

31. 12. 2026

Poslední stav řešení

Z - Začínající víceletý projekt

Poslední uvolnění podpory

—

Důvěrnost údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Systémové označení dodávky dat

CEP23-MZ0-NU-R

Datum dodání záznamu

21. 11. 2023

Celkové uznané náklady

9 424 tis. Kč

Výše podpory ze státního rozpočtu

9 424 tis. Kč

Ostatní veřejné zdroje financování

0 tis. Kč

Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

0 tis. Kč