Vyhledávání

Prvním cílem této publikace je ukázat studentům matematické biologie a dalším čtenářům analýzu a zpracování dat z pohledu teorie lineárních systémů, které zde vystupují jednak v roli generátorů dat a dále také v roli prostředků pro analýzu a zpracování dat. Druhým cílem je pak ukázat, jak lze efektivně řešit vybrané úlohy z této oblasti pomocí výpočetních nástrojů v prostředí MATLAB.

Sbírka příkladů “Lineární a adaptivní zpracování dat: řešené úlohy v MATLABu” vznikla jako studijní opora k předmětu Lineární a adaptivní zpracování dat (Bi0440). Náplní sbírky jsou příklady, které ukazují použití metod z oblasti digitálního zpracování a analýzy signálů, jejichž cílem je zvýrazňování signálu v šumu nebo transformace naměřených dat tak, aby mohly být objeveny jejich zdánlivě skryté vlastnosti. Sbírku tvoří rozřešené sady skriptů a funkcí v MATLABu, které má student za úkol doplnit podle pokynů v komentářích a dokument se správnými výsledky a objasněním výpočtů.

Biodiverzita je často diskutovaným pojmem a to zejména v oblasti ekologie a ochrany životního prostředí, kdy je nicméně často používán pouze ve své subjetivní podobě. Zároveň jde o pojem mnohem širší a týkající se nejenom taxonomické rozrůzněnosti živé přírody. Pojem diverzita se prolíná všemi úrovněmi živé hmoty od diverzity biochemických drah v rámci buňky, genetickou diverzitu organismů, složení biologických společenstev až po strukturu ekosystémů. Z matematického hlediska vyrůstá pojem diverzita z informační teorie a zjednodušeně ji můžeme popsat jako míru informace obsažené v hodnoceném systému; řada metod používaných pro hodnocení biodiverzity je v tomto kontextu odvozena a využívána v celé řadě dalších oblastí vědeckého výzkumu.

Vícerozměrné statistické metody představují velice užitečný nástroj pro uchopení, zjednodušení a vizualizaci velmi složitých dat. Použitelnost těchto metod v přírodních vědách je velmi široká, často se s nimi setkáváme nejenom v ekologii, experimentální biologii, medicíně, antropologii, environmentální chemii, ale i v geografii a geologii. Zpracování rozsáhlých biologických a hlavně ekologických dat se bez znalosti vícerozměrných statistických metod již neobejde. Na druhou stranu mohou v případě nesprávného užití vést k zavádějícím výsledkům, jejichž chybnost nemusí být ovšem na první pohled zřejmá, protože je skryta za složitou strukturou dat a komplikovaností výpočtu. Znalost vícerozměrných statistických metod se tak stala potřebnou součástí biologického vzdělání.

Za celou dobu, po kterou se rozvíjejí metody analýzy a klasifikace dat, dostala tato disciplina mnohá jména. Tyto různé názvy ani tak nesouvisí s vlastní podstatou tohoto způsobu práce s daty, jako spíše s účelem zpracování. Asi nejobecnější název zní „rozpoznávání obrazů“, v angličtině „pattern recognition“. Ve skutečnosti ale nejde o žádné obrazy ve smyslu děl Leonarda da Vinci či jiných velikánů výtvarného umění (jak by bylo možné vyvozovat z českého překladu), nýbrž o pouhý matematický popis vlastností reálného objektu, jehož stav chceme hodnotit, nějakým abstraktním způsobem – např. vektorem hodnot, grafem, apod.

Výukové materiály zpřístupněné formou interaktivní osnovy jsou věnovány principům základních metod analýzy medicínských dat s ohledem na specifika datových souborů a výpočtů z oblasti neurovědního výzkumu. Důraz je kladen především na správnou aplikaci těchto metod v praxi a na interpretaci dosažených výsledků. Výukové materiály sestávají z přednášek, detailních manuálů pro analýzu dat pomocí české a anglické verze softwaru STATISTICA, datového souboru použitého k ukázkám analýzy dat v přednáškách a manuálech, dvou sad simulovaných souborů trojrozměrných obrazů mozku sloužících pro interaktivní ukázky problémů a specifik analýzy rozsáhlých obrazových dat a dvou e-learningových sad teoretických i praktických otázek a příkladů. Tyto výukové materiály mohou být přínosné nejen pro studenty doktorských studijních programů Neurovědy, Neurologie, Radiologie-zobrazovací metody a Psychiatrie, pro něž je předmět primárně určen, ale i pro studenty dalších medicínských programů nebo i pro informatiky či matematiky a další akademické pracovníky, kteří se při své vědecké činnosti setkávají s analýzou medicínských a rozsáhlých obrazových dat. Vytvořené materiály mohou studentům a akademickým pracovníkům rovněž sloužit jako referenční příručka při přípravě jejich vlastních doktorských či habilitačních prací i při další vědecké činnosti. Příprava výukových materiálů byla finančně podporována prostředky projektu FRVŠ č. 942/2013 „Inovace materiálů pro interaktivní výuku a samostudium předmětu Analýza dat pro Neurovědy“.
 

Data mining (DM; dolování z dat nebo vytěžování dat) je široce používanou metodikou pro práci s rozsáhlými datovými soubory, často však provázenou nepochopením nebo s přehnaným očekáváním. Výjimkou není ani klinický výzkum pracující s rozsáhlými a heterogenními soubory dat. DM obecně využívá metod, které jsou dostupné i v běžných statistických nástrojích, nicméně nabízí jednotlivé postupy v souvislostech a vazbách, které ve formě standardizované komplexní metodiky pokrývají všechny fáze zpracování dat od sběru až po interpretaci. Ve skutečnosti jde tedy o metodický koncept zahrnující velkou šíři metod a způsobů práce. Celý systém je podřízen jedinému cíli, nalézt v datech zajímavé, netriviálně skryté, ale potenciálně užitečné informace. Hovoříme-li o dolování z dat, máme tedy na mysli spíše než speciální statistické metody jejich tvůrčí skloubení. Tato koncepce byla využita i při přípravě výukového kurzu „Zavedení technologie data miningu a analýzy dat genových expresních map do výuky“ dostupného v rámci e-learningového portálu Lékařské fakulty Masarykovy univerzity

Ústav patologické fyziologie ve spolupráci s CVT uspořádal v letním semestru školního roku 2005/06 cyklus tří seminářů věnovaných videotechnice se zaměřením na zpracování digitálního videa. Úvodní seminář cyklu se uskutečnil ve středu 24.5.06 v seminární místnosti ÚPF na Komenského náměstí 2. Jeho zaměření bylo spíše teoretické. Byly vyloženy základy problematiky digitálního videa tak, aby byly srozumitelné i začátečníkům.

Centrum informačních technologií Správy univerzitního kampusu Bohunice (http://cit.ukb.muni.cz) nabízí služby v oblasti pořizování a následného zpracování videa, zejména pro použití při výuce. Dále si můžete nechat převést vlastní záznamy z VHS kazet do formátu vhodného pro přehrávání z PC, včetně dodatečného střihu či nového ozvučení.

Odběr a zpracování kostní dřeně pro transplantaci krvetvorby, délka  videa 7 min. Video pojednává o způsobu odběru a zpacování kostní dřeně pro transplantační účely. V první části je předvedena metodika odběru kostní dřeně na operačním sále, ve druhé části pak vlastní zpracování dřeňové krve na separátoru krevních elementů pro další použití k transplantaci.

Videozáznam slouží jako edukační materiál nejen pro pracovníky histopatologických laboratoří, ale i pro perioperační sestry na operačních sálech, pro všeobecné sestry i studenty ošetřovatelství a lékařství. Zaměřují se na bioptickou diagnostiku, histopatologickou diagnostiku, zpracování bioptického materiálu a zpracování perioperační biopsie.

Publikace s názvem „Metodika ke zpracování závěrečné práce pro vybrané nelékařské zdravotnické obory" je multimediální elektronický výukový materiál [webová stránka, skripta ke stažení Adobe Acrobat (PDF) a eBook reader (ePub)]. Cílem publikace je napomoci výzkumníkům orientovat se v základní metodologii výzkumu a realizaci jednotlivých výzkumných kroků. Kapitoly jsou řazeny v chronologickém sledu jednotlivých fází výzkumu tak, aby umožnily jednodušší průchod procesem zpracování výzkumné/závěrečné práce. V textu jsou reflektovány doporučené normy a zásady zpracování závěrečných prací. Publikace je určena studentům vybraných nelékařských zdravotnických oborů na LF MU.

Projekt MeDiMed (Metropolitan Digital Imaging System in Medicine) řeší jak problematiku sběru, zpracování a dlouhodobé archivace medicínských obrazových informací, tak zejména podporu výuky v této oblasti. Byl vybudován systém, který není pouze standardní implementací PACS (Picture Archiving and Communication System), ale který od samotného počátku směřuje k sofistikovanějšímu řešení metropolitnímu a regionálnímu.

Multimediání elektronický výukový materiál Metodika ke zpracování závěrečné práce pro vybrané nelékařské zdravotnické obory je aktualizované, přepracované a doplněné vydání publikace. Cílem publikace je předání souhrnných informací potřebných pro zpracování závěrečné (kvalifikační) práce, podpora orientace v metodologii výzkumu a v realizaci jednotlivých výzkumných kroků. Koncepce předkládané metodologie výzkumu je v souladu s všeobecnými vědecko-výzkumnými požadavky, aktuálními právními předpisy, směrnicemi Masarykovy univerzity (MU) a Lékařské fakulty Masarykovy univerzity (LF MU), včetně Studijního a zkušebního řádu MU.