Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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

Cíle projektu

Funkční zobrazování pomocí magnetické rezonance (fMRI) je důležitou neinvazivní zobrazovací metodou, která umožňuje studovat funkci mozku. Zatímco fMRI je dobře etablovaná ve výzkumu mozku napříč spektrem oborů (neurologie, psychiatrie, behaviorální as sociální neurovědy, informatika, vzdělávání, neuroekonomie apod.), klinické využití je stále předmětem vývoje, implementace a testování z důvodu vysoké variability napříč subjekty, nízkou reprodukovatelností a statistickou povahou výsledků. Většina fMRI studií je založena na měření jednoho echa, tj. odezvy na radiofrekvenční excitaci. Existuje ale i metoda multi-echo (ME) měření, která spočívá v naměření více odezev (ech) po excitaci. Vhodné zpracování více ech umožňuje zlepšit poměr signál šum v fMRI založeném na změně poměru okysličení krve. Navíc existuje metoda zvaná ME-ICA, která se snaží separovat v datech složku způsobenou artefakty od složky vyvolané neurální aktivitou. ME-ICA, stejně jako další běžné techniky zpracování fMRI dat pracují s magnitudovou složkou původně komplexních fMRI dat. Fázová složka se v naprosté většině případů ani neukládá, ačkoliv několik článků prokázalo její využitelnost u single-echo FMRI studií. Cílem projektu AVATAR je implementovat nové algoritmy zpracování ME-fMRI dat a vyhodnotit přínosy pokročilého přístupu (měření a inovativní zpracování komplexních ME-fMRI dat) vůči single-echo fMRI datům. A to jak s ohledem na neurovědní výzkum, tak i možné diagnostické aplikace. Zaměříme se na vyhodnocení variability mezi subjekty, test-retest realiabilitu, metriky kvality dat a aktivační charakteristiky.

Klíčová slova

fMRIfMRIpokročilé zpracováníkvalita datmulti-echo měřenítest-retest reliabilitaadvanced processingdata qualitymulti-echo acquisitiontest-retest reliability

Veřejná podpora

  • 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

Alternativní jazyk

  • 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.

Vědní obory

  • 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
    (dle převodníku)

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

Termíny řešení

  • Zahájení řešení

    1. 5. 2023

  • Ukončení řešení

    31. 12. 2026

  • Poslední stav řešení

    B - Běžící víceletý projekt

  • Poslední uvolnění podpory

    12. 4. 2024

Dodání dat do CEP

  • Důvěrnost údajů

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

  • Systémové označení dodávky dat

    CEP25-MZ0-NU-R

  • Datum dodání záznamu

    12. 3. 2025

Finance

  • Celkové uznané náklady

    9 186 tis. Kč

  • Výše podpory ze státního rozpočtu

    9 186 tis. Kč

  • Ostatní veřejné zdroje financování

    0 tis. Kč

  • Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

    0 tis. Kč

Uznané náklady

9 186 tis. Kč

Statní podpora

9 186 tis. Kč

0%


Poskytovatel

Ministerstvo zdravotnictví

OECD FORD

Neurosciences (including psychophysiology)

Doba řešení

01. 05. 2023 - 31. 12. 2026