Využití strojového učení v analýze dat z magnetické rezonance za účelem zlepšení časné diagnostiky schizofrenie a bipolární poruchy

Poskytovatel
Ministerstvo zdravotnictví
Program
Program na podporu zdravotnického aplikovaného výzkumu na léta 2015 - 2023
Veřejná soutěž
Zdravotnický AV 2 (SMZ0201601)
Hlavní účastníci
Národní ústav duševního zdraví
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
16-32696A

Název projektu anglicky
Improving early diagnosis of schizophrenia and bipolar I disorder by combining magnetic resonance imaging and machine learning
Anotace anglicky
The early diagnosis of schizophrenia (Sch) or bipolar disorder (BD) could improve the outcomes and decrease the effects of untreated illness. Brain imaging has been of limited diagnostic use in psychiatry. Machine learning (ML) may better translate neuroimaging to individual subjects. Studying first episode participants decreases heterogeneity and increases sensitivity for detection of diagnostic biomarkers. We intend to combine brain imaging with ML to improve early diagnosis and early differentiation between Sch and BD. We will apply ML to structural MRI, diffusion tensor imaging and resting state functional connectivity data from 140 participants with first episode of Sch, 140 participants with first episode of mania and 140 controls matched by age and sex. No previous studies applied ML to multiple MRI modalities acquired from sufficiently large and homogeneous populations of participants with 2 major psychotic disorders. A diagnostic test based on MRI biomarkers would be of immense benefit in early detection, where a diagnostic error may lead to delayed or inefficient treatme...

Kategorie VaV
AP - Aplikovaný výzkum
CEP - hlavní obor
FH - Neurologie, neurochirurgie, neurovědy
CEP - vedlejší obor
FL - Psychiatrie, sexuologie
CEP - další vedlejší obor
—
OECD FORD - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)
30103 - Neurosciences (including psychophysiology)<br>30210 - Clinical neurology<br>30215 - Psychiatry<br>30301 - Social biomedical sciences (includes family planning, sexual health, psycho-oncology, political and social effects of biomedical research)

Hodnocení poskytovatelem
V - Vynikající výsledky projektu (s mezinárodním významem atd.)
Zhodnocení výsledků projektu
Výsledky projektu jsou z odborného hlediska vynikající, přínosné pro diagnostiku pacientů se schizofrenií. Autoři zcela naplnili plánovvané aktivity projektu a zařadili dokonce více subjektů. Význam projektu přesahuje obor psychiatrie v tom smyslu, že metody strojového učení v projektu použité mají potenciál být využity i v dalších oborech spoléhajících na zobrazovací techniky. Do práce byla navíc zapojena řada PGS studentů. Slabinou projektu jsou vícenásobné dedikace u všech šesti impaktovaných článků k projektu připojených. Autoři slibují publikaci zásadního článku s navrženým algoritmem a unikátní dedikací až v průběhu roku 2020.

Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP20-MZ0-NV-U/03:1
Datum dodání záznamu
1. 7. 2020

Podobné projekty(10)