Facebook Instagram Twitter RSS Feed PodBean Back to top on side

Zoznam národných projektov SAV

Lock Databáza národných projektov

Ústav merania SAV, v. v. i.

Analýza EEG signálu pomocou metód hľadania skrytých zdrojov

EEG data analysis by blind source separation methods

Doba trvania: 1.9.2024 - 31.8.2026
Program: Plán obnovy EÚ
Zodpovedný riešiteľ: Mgr. Rošťáková Zuzana PhD.
Anotácia:Metódy hľadania skrytých, priamo nepozorovateľných (latentných) štruktúr (blind source separation methods, BSS) v reálnych dátach patria do skupiny metód strojového učenia bez učiteľa. V nemalej miere sa využívajú pri spracovaní obrazu, medicínskom zobrazovaní alebo v hudbe. Tento projekt sa zameriava najmä na analýzu ľudského elektroencefalogramu (EEG), v ktorom je možné pomocou BSS detegovať úzkopásmové oscilácie reprezentujúce procesy v mozgu, či už u zdravých ľudí alebo pacientov s neurologickými ochoreniami a poškodeniami. Na tento účel sa v praxi často využívajú dvojdimenzionálne BSS, ako je napríklad metóda hlavných alebo nezávislých komponentov, pretože sú ľahko implementovateľné a zrozumiteľné aj pre medicínsku a neurologické komunitu. Vlastnosti získaných latentných komponentov však nie vždy korešpondujú s charakterom reálneho signálu a strácajú tak neurofyziologickú interpretáciu. Metódy tenzorickej dekompozície sú síce komplexnejšie z matematického hľadiska, ale vyznačujú sa vysokou flexibilitou modelu a jeho adaptabilitou na konkrétne reálne dáta. Predkladaný projekt bude skúmať možnosti využitia tenzorickej dekompozície i) pri predspracovaní EEG signálu, detekcií a odstránení artefaktov a nežiadúcich komponentov z EEG, ii) analýze latentnej štruktúry EEG pomocou modelov tenzorickej dekompozície s blokovou štruktúrou umožňujúcou lepšie modelovať vzťahy medzi latentnými komponentami, a iii) analýzu dynamických vlastností EEG latentných komponentov. Nové informácie o latentnej štruktúre EEG ako aj navrhnuté algoritmy prispejú k hlbšiemu pochopeniu procesov prebiehajúcich v mozgu a následne k návrhu procedúr pre liečbu a rehabilitáciu pacientov s neurofyziologickým ochorením alebo poškodením.

Automatický softvérový nástroj na výhodnocovanie kvantitatívnych MRI štúdií artikulárných chrupaviek v čase

Automatic data evaluation tool from the longitudinal quantitative MRI studies of articular cartilage

Doba trvania: 1.7.2022 - 30.6.2026
Program: APVV
Zodpovedný riešiteľ: Ing. Dr. Szomolányi Pavol (PhD.)
Anotácia:Cieľom projektu je navrhnúť komplexný nástroj na automatické vyhodnocovanie dát ľudskej kĺbovej chrupavky z kvantitatívnej MRI. Dáta, ktoré budú získané z databázy „Osteoarthritis Initiative“ a namerané na Ústave Merania SAV a Lekárskej Univerzite vo Viedni, budú nasegmentované pomocou automatického segmentačného nástroja na báze konvolučných neurónových sietí. Anotované dáta budú následne registrované na kvantitatívne MRI dáta, ktoré budú dostupné z databázy (T2 a T1rho mapovanie, gagCEST, sodíková MR) pomocou automatických poprípade semi-automatických nástrojov vyvinutých v rámci tohoto projektu. Získané dáta budú vyhodnotené vo viacerých časových bodoch podľa MR meraní, ktoré budú dostupné. Okrem kvantitatívnych MR dát to budú volumetrické dáta, hrúbka chrupavky a textúrová analýza kvantatívnych máp. Vyhodnotenie pacientov sa bude robiť podľa skupín rizikových faktorov (rozrhnutie priečneho väzu, roztrhnutie menisku a menisektómia). Predpokladaný počet pacientov je cca 4000 rozdelených do jednotlivých skupín v pomere 40/30/30. Výstupom projektu bude kompilovaná verzia automatického nástroja na vyhodnocovanie chrupaviek, ktorá bude dostupná vo verejnom zdroji (napr. webovej stránke Ústavu merania).

Dôveryhodná interakcia človek–robot a terapeut–pacient vo virtuálnej realite

Trustworthy human–robot and therapist–patient interaction in virtual reality

Doba trvania: 1.7.2022 - 30.6.2026
Program: APVV
Zodpovedný riešiteľ: Ing. Mgr. Rosipal Roman DrSc.
Anotácia:Cieľom projektu je študovať špecifické formy sociálnej interakcie s využitím modernej technológie – virtuálnej reality (VR), čo je motivované jej známymi benefitmi. Projekt má dve hlavné časti, interakcia človek–robot (HRI) a interakcia terapeut–pacient (TPI). Interakcie sú umožnené prostredníctvom displejov (VR) umiestnených na hlave a pomocou ovládačov v rukách umožňujúcich človeku konať vo VR. Navrhujeme dve výskumné cesty, ktoré majú v príslušných kontextoch ambíciu posunúť súčasný stav poznania. V HRI navrhneme scenáre, ktoré umožnia humanoidnému robotovi učiť sa, chápať a napodobňovať motorické pohyby človeka pomocou flexibilnej spätnej väzby. Ďalej vytvoríme scenáre na testovanie a overovanie ľudskej dôvery v správanie robotov na základe multimodálnych signálov. Budeme tiež skúmať fyzickú interakciu s humanoidným robotom NICO. V TPI s pacientmi po cievnej mozgovej príhode vyvinieme sériu pracovných terapeutických postupov založených na VR na neurorehabilitáciu s motorickým a kognitívnym poškodením pomocou aktívneho a pasívneho rozhrania mozog– počítač a tieto postupy overíme. Očakávame, že pozorovania z experimentov HRI sa využijú v TPI. Navrhovaný projekt je vysoko multidisciplinárny, kombinuje poznatky a výskumné metódy z psychológie, sociálnej kognície, robotiky, strojového učenia a neurovedy. Očakávame, že s človekom v slučke identifikujeme charakteristiky a mechanizmy vedúce k procesom dôveryhodnej interakcie, ako predpokladu úspešnosti, či pri riešení kolaboratívnej úlohy alebo pri terapii vo VR.

Efektívne výpočtové metódy pre charakterizáciu materiálov v nano mierke

Efficient computation methods for nanoscale material characterization

Doba trvania: 1.7.2022 - 30.6.2025
Program: APVV
Zodpovedný riešiteľ: Doc. RNDr. Witkovský Viktor CSc.
Anotácia:Cieľom projektu je navrhnúť a implementovať efektívne výpočtové metódy na vyhodnotenie výsledkov merania mechanických vlastností materiálov v nano mierke pomocou inštrumentovaných indentačných metód (IIT) a mikroskopie atomárnych síl (AFM). Obe tieto metódy sú schopné poskytnúť vysoko lokalizované informácie o mechanických vlastnostiach materiálu, ako je Youngov modul pružnosti (obe metódy), tvrdosť (IIT metóda) alebo adhézia medzi meraným hrotom a povrchom (AFM metóda). Princípom je analýza záznamu polohy meracieho hrotu a silovej interakcie medzi hrotom a povrchom vzorky. Stanovenie výsledných hodnôt na základe dát zaznamenaných prístrojom sa u oboch týchto metód opiera o netriviálne matematicko-štatistické metódy a výpočtové procedúry pracujúce s dátami zaťaženými relatívne veľkou neistotou či náhodným šumom, kde je navyše potrebné aj kvantifikovať neistotu dosiahnutého výsledku merania. Obe tieto metódy pracujú s dátami podobného charakteru, ale každá má určité špecifiká. Výsledky získané pre IIT tak môžu slúžiť ako referenčné pre AFM. Partnermi projektu sú Český metrologický inštitút (ČMI je národný metrologický ústav ČR so špičkovou infraštruktúrou v danej oblasti), Ústav merania SAV (ÚM SAV) a Matematický ústav SAV (MÚ SAV), čo sú akademické pracoviská s rozsiahlymi skúsenosťami v základnom výskume a aplikáciách matematickej štatistiky v odbore meraní a metrologie. Toto spojenie partnerov prináša prirodzenú synergiu a spojenie potrebných kompetencií pre túto oblasť výskumu.

Identifikácia stresom vyvolaných zmien v expresii cieľových génov NRF2 v potkaních modeloch prehypertenzie: vplyv komorbidnej hypertriglyceridémie a liečby dimetylfumarátom

Identification of stress-induced alterations in expression of NRF2 target genes in rat models of prehypertension: the effect of comorbid hypertriglyceridemia and dimethyl fumarate treatment

Doba trvania: 1.7.2023 - 30.6.2027
Program: APVV
Zodpovedný riešiteľ: Ing. Maňka Ján CSc.
Anotácia:Jadrový transkripčný faktor NRF2 (z anglického nuclear factor erythroid 2-related factor 2) je kľúčovým molekulárnym prepojením rôznych chronických neprenosných ochorení, ktorý reguluje expresiu približne 250 cieľových génov vrátane tých, ktoré sú zapojené do udržiavania redoxnej rovnováhy, vzniku metabolických porúch, kardiovaskulárnych a pečeňových ochorení, ako aj odpovedí imunitného systému. Hranične zvýšený krvný tlak (prehypertenzia) sa u ľudí vyskytuje veľmi často, pričom bolo zistené, že zvýšený krvný tlak pozitívne koreluje s hladinami triglyceridov. Chronický stres je etiologickým faktorom vo vývoji viacerých chronických neprenosných ochorení, vrátane zvýšeného krvného tlaku a hypertriglyceridémie (HTG). V experimentálnych štúdiách sú hraničné hypertenzné potkany (BHR) a hypertriglyceridemické potkany (HTGR) vhodnými modelmi prehypertenzie bez a s komorbidnou hypertriglyceridémiou. Tieto modely sú relevantné pre skúmanie účinkov chronického stresu, ako aj pre skúmanie úlohy zmien v expresii cieľových génov NRF2 pri rozvoji hypertenzie spojenej s metabolickými ochoreniami. Pre lepšie pochopenie úlohy NFR2, ako aj vplyvu chronického sociálneho s tresu na uvedené chorobné stavy, ciele tohto projektu sú: 1) identifikovať rozdiely v expresii cieľových génoch NRF2 v dvoch experimentálnych modeloch prehypertenzie – bez (BHR) a s (HTGR) komorbidnou HTG v kontrolných podmienkach a počas chronického sociálneho stresu, 2) zistiť, či aktivátor NRF2, dimetylfumarát, môže modifikovať stresom vyvolané patológie v podmienkach prehypertenzie, najmä v prítomnosti HTG, a 3) špecifikovať súbor vhodných biomarkerov RNA z krvi na vyhodnotenie dráh regulovaných NRF2 počas prehypertenzie a HTG, ako aj tých, ktoré sú zmenené počas pôsobenia chronického sociálneho stresu.

Inteligentná hĺbková mozgová stimulácia ako inovatívna stratégia pre liečbu mozgových porúch

Smart deep brain stimulation as a treatment strategy in treatment-resistant depression

Doba trvania: 1.1.2022 - 31.12.2025
Program: VEGA
Zodpovedný riešiteľ: Ing. Mgr. Rosipal Roman DrSc.
Anotácia:Narušená spojitosť medzi rôznymi oblasťami mozgu vedie k patofyziológií činnosti mozgu a viacerým mozgovým poruchám. Existujú indikácie, že narušená spojitosť medzi prefrontálnou kôrou a ventrálnym palidom sa podieľajú na vzniku depresie. Inteligentná hĺbková mozgová simulácia založená na kombinácií detekcie neuronálnej aktivity v prefrontálnom kortexe v reálnom čase a následnej stimulácie ventrálnej tegmentálnej oblasti môže byť teda účinná pri liečbe depresie. Naším cieľom je preskúmať kortiko-tegmentálnu konektivitu a otestovať antidepresívnu účinnosť inteligentnej hĺbkovej stimulácie mozgu na zvieracom modeli.

Kauzálna analýza nameraných signálov a časových radov

Causal analysis of measured signals and time series

Doba trvania: 1.1.2022 - 31.12.2025
Program: VEGA
Zodpovedný riešiteľ: RNDr. Krakovská Anna CSc.
Anotácia:Projekt je zameraný na kauzálnu analýzu nameraných časových radov a signálov. Nadväzuje na predchádzajúce výsledky riešiteľov projektu, týkajúce sa zovšeobecnení Grangerovho testu a návrhov nových testov v rekonštruovaných stavových priestoroch. Cieľom je rozvoj nových metód a algoritmov pre bivariátnu a mnohorozmernú kauzálnu analýzu. Skúmané časové rady a signály budeme chápať ako jednorozmerné prejavy zložitejších systémov alebo subsystémov. Detekciu kauzality medzi dvomi systémami rozšírime aj na multivariátne prípady – dynamické siete s uzlami charakterizovanými časovými radmi. Takéto komplexné siete sú v reálnom svete veľmi časté. Biomedicínske aplikácie patria k najznámejším. Mozgová aktivita, určená viackanálovými elektroencefalografickými signálmi, je dôležitým príkladom. Ukážeme, že výskum kauzality sa v súčasnosti dostáva do štádia, ktoré umožňuje dosiahnuť ambiciózne ciele pri štúdiu efektívnej konektivity (t.j. smerovaných interakcií, nie štrukturálnych alebo funkčných prepojení) v mozgu.

Návrh metodiky a jej overenie pre meranie vybraných parametrov Ti implantátov vo výrobnom procese

Design of a Methodology and its Verification for the Measurement of Selected Parameters of Ti Implants in the Manufacturing Process

Doba trvania: 1.7.2023 - 30.6.2027
Program: APVV
Zodpovedný riešiteľ: RNDr. Hain Miroslav PhD.
Anotácia:Navrhovaný projekt je zameraný na problematiku rozvoja a aplikácie meracích a nedeštruktívnych testovacích metód vo fáze vývoja a výroby titánových dentálnych implantátov. Dentálne implantáty sú zdravotnícke pomôcky, ktoré musia spĺňať technické požiadavky dané Nariadením Európskeho parlamentu a Rady (EÚ) 2017/745 z 5.apríla 2017. V zmysle tohto nariadenia výrobca okrem iných povinností musí zabezpečiť, aby tieto pomôcky boli bezpečné a účinné a neohrozovali klinický stav alebo bezpečnosť pacientov a zodpovedajú vysokej úrovni ochrany zdravia a bezpečnosti s prihliadnutím na všeobecne uznávané najnovšie poznatky vedy a techniky. V tomto projekte sa budeme zaoberať na splnenie požiadaviek týkajúcich sa konštrukčného návrhu a výroby (kapitola II) a to najmä na: - vzájomnej zlučiteľnosti jednotlivých častí pomôcky, vplyvu procesov na vlastnosti materiálov, mechanickými vlastnosťami použitých materiálov ako pevnosť, ťažnosť, odolnosťou voči opotrebovaniu a únave, vlastnosťami povrchov a potvrdeniu, že pomôcka spĺňa všetky vymedzené fyzikálne špecifikácie ako i identifikácie znečisťujúcich látok vo výrobe. Pre zabezpečenie týchto požiadaviek chceme aplikovať meracie procedúry a využitím najmodernejších meracích metód v oblasti 3D merania ako je röntgenová mikrotomografia (mikroCT), elektrónová skenovacia mikroskopia (SEM), optické meranie drsnosti povrchových vrstiev. Keďže uvedené meracie metódy sú finančne a časovo náročné a neumožňujú ich úplnú aplikáciu vo výrobnom procese, súčasťou riešenia bude aj návrh efektívnych metód štatistickej kontroly kvality výroby, ktorú budeme aplikovať u slovenského výrobcu dentálnych titánových implantátov Martikan, s.r.o. Ciele navrhovaného projektu korelujú so Stratégiou výskumu a inovácií pre inteligentnú špecializáciu Slovenskej republiky 2021 až 2027 (SK RIS3 2021+), pričom zasahujú do dvoc h zadefinovaných domén a to: Inovatívny priemysel pre 21 storočie a Zdravá spoločnosť.

Optimalizácia a štandardizácia kvantitatívnych metód zobrazovania magnetickou rezonanciou. Potlačenie kovových artefaktov na nízkopolových MR skeneroch

Optimization and Standardization of Quantitative Magnetic Resonance Imaging Methods. Suppression of Metallic Artifacts on low-field MR Scanners

Doba trvania: 1.9.2024 - 31.8.2026
Program: Plán obnovy EÚ
Zodpovedný riešiteľ: Ing. Gogola Daniel PhD.
Anotácia:Navrhovaný projekt sa bude zaoberať klinicky relevantným problémom štandardizácie kvantitatívneho zobrazovania magnetickou rezonanciou (qMRI) v muskuloskeletálnej (MSK) rádiológii. qMRI predstavuje alternatívu k bežnej klinickej magnetickej rezonancii, ktorá poskytuje iba relatívne intenzity signálu. V súčasnosti dostáva pacient len textovú správu z MRI vyšetrenia. qMRI má ambíciu poskytovať pridané hodnoty v podobe numerických charakteristík čerpaných z MR snímok. Takéto číselné hodnoty by umožnili kvantitatívne charakterizovať biochemické a biomechanické zloženie analyzovaného tkaniva. Okrem toho môžu byť kvantitatívne charakteristiky tkaniva použité ako ďalší diagnostický nástroj. Konkrétne máme na mysli zloženie ľudskej kĺbovej chrupavky, najčastejšie diagnostikovanej v ľudskom kolene, členku a ramene. qMRI teda môže poskytnúť dôležitý kvantitatívny parameter, relaxačný čas T2, ktorý odráža hustotu a architektúru kolagénových vlákien, ako aj obsah vody v kĺbovej chrupavke. Okrem toho môže qMRI mapovať ďalšie parametre, ako je relaxačný čas T1, difúzna konštanta alebo rýchlosť saturačného prenosu, čo sú nepriame indikátory obsahu glykozaminoglykánov a iných biochemických vlastností kĺbovej chrupavky. Kovové implantáty v ľudskom tele sa často používajú najmä v muskuloskeletálnej chirurgii. Magnetické rezonančné zobrazenie kolena obsahujúceho kovový implantát je problematické, ak nie nemožné. Optimalizácia MR protokolov je preto horúcou témou a klinicky vysoko potrebná. Štandardizácia meraní MR v prípade kovových implantátov teda môže pomôcť pri diagnostike, ktorá je dnes nemožná.

Pacient-terapeut kolaboratívna BCI-VR neurorehabilitácia po cievnej mozgovej príhode

Collaborative BCI post-stroke neurorehabilitation using a patient-therapist interactive VR environment

Doba trvania: 1.9.2024 - 31.8.2026
Program: Plán obnovy EÚ
Zodpovedný riešiteľ: Ing. Mgr. Rosipal Roman DrSc.
Anotácia:Rastúci počet dôkazov naznačuje, že integrované technológie rozhrania mozog-počítač (BCI) a prostredia virtuálnej reality (VR) poskytujú flexibilnú platformu pre sériu neurorehabilitačných terapií, vrátane významnej motorického zotavenia a kognitívno-behaviorálnej terapie po mozgovej príhode. Keď sa subjekt ponorí do takéhoto prostredia, jeho percepčná úroveň sociálnej interakcie je často narušená v dôsledku suboptimálnej kvality rozhrania, ktorému chýba sociálny aspekt ľudských interakcií. Projekt navrhuje užívateľsky prívetivý inteligentný BCI systém s vhodným prostredím VR, v ktorom pacient aj terapeut spolupracujú prostredníctvom svojich reprezentácií avatarov špecifických pre osobu. Na jednej strane pacient dobrovoľne a vlastným tempom riadi svoju aktivitu v prostredí a interaguje s terapeutom prostredníctvom procesu mentálnych predstáv riadeného BCI. Na druhej strane neobmedzené motorické a komunikačné schopnosti terapeuta umožňujú plne ovládať prostredie. Prostredie VR teda môže flexibilne upravovať terapeut, čo umožňuje vytvárať a vyberať rôzne scenáre pracovnej terapie podľa potrieb pacienta na zotavenie, duševných stavov a okamžitých reakcií.

Pokročilá diagnostika neurodegeneratívnych ochorení pomocou techník magnetickej rezonancie a umelej inteligencie

Advanced diagnostics of neurodegenerative disorders using magnetic resonance techniques and artificial intelligence

Doba trvania: 1.7.2023 - 30.6.2027
Program: APVV
Zodpovedný riešiteľ: Ing. Gogola Daniel PhD.
Anotácia:Neurodegeneratívne ochorenia (NO) sa stávajú vážnym problémom vo vyspelých krajinách. Keďže v súčasnosti nemáme k dispozícii žiadne účinné terapie, včasná diagnostika je rozhodujúca pre zabezpečenie dobrej kvality života pacientov s NO. NO sú charakterizované akumuláciou železa a mineralizáci ou magnetitu v mozgovom tkanive, s feritínom ako prekurzorom. Fyziologický feritín je vďaka svojej nízkej relaxivite na hranici viditeľnosti pomocou techník zobrazovania magnetickou rezonanciou (MRI). Naopak, „patologický“ feritín spôsobuje výrazné skrátenie relaxačných časov MRI. Vznikajú tak hypointenzívne artefakty, ktoré teoreticky umožňujú rozlíšiteľnosť oboch proteínov. Keďže akumulácia železa predchádza klinickým symptómom ochorenia, MRI má potenciál stať sa neinvazívnou diagnostickou metódou pre skoré štádiá NO. V súčasnosti je to však limitované nedostatočnou charakteristikou relaxačných vlastností biogénneho železa a neistotou pri interpretácii klinických údajov. Naším základným cieľom (aplikačným výstupom) je preto vypracovanie komplexnej metodiky (softvérový nástroj FERINO) pre jednoznačnú diagnostiku včasných štádií NO. Na dosiahnutie nášho cieľa použijeme kombináciu niekoľkých diagnostických techník a nástroje umelej inteligencie. Diagnostické techniky zahŕňajú in-vitro, in-silico a in-vivo charakteristiky relaxácie feritínu, štrukturálnu MRI, magnetickú rezonančnú spektroskopiu (MRS), neurologické testy a biomarkery klinickej biochémie. Základným kameňom metodiky bude softvérový nástroj FerroQuant, ktorý navrhol hlavný riešiteľ v rámci APVV 2012. Umožňuje analýzu a kvantifikáciu klinických MRI dát súvisiacich so železom, ale chýbajú mu nové poznatky v MRI železa (falošne pozitívne artefakty, minerálne fázy feritínu). FerroQuant taktiež nevyužíva umelú inteligenciu a nekombinuje rôzne diagnostické dáta, ktoré však budú neoddeliteľnou súčasťou nástroja FERINO.

Pokročilé matematické a štatistické metódy pre meranie a metrológiu

Advanced mathematical and statistical methods for measurement and metrology

Doba trvania: 1.7.2022 - 31.12.2025
Program: APVV
Zodpovedný riešiteľ: Doc. RNDr. Witkovský Viktor CSc.
Anotácia:Matematické modely a štatistické metódy na analýzu nameraných údajov, vrátane správneho určenia neistoty merania, sú kľúčové pre vyjadrenie spoľahlivosti meraní, ktorá je predpokladom pokroku vo vede, priemysle, zdravotníctve, životnom prostredí a spoločnosti všeobecne. Cieľom projektu je nadviazať na tradičné metrologické prístupy a vyvinúť nové alternatívne matematické a štatistické metódy na modelovanie a analýzu nameraných údajov pre technické a biomedicínske aplikácie. Originalita projektu spočíva v aplikácii moderných matematických metód na modelovanie a detekciu závislosti a kauzality a štatistických modelov, metód a algoritmov na určenie neistoty merania pomocou pokročilých pravdepodobnostných a výpočtových metód založených na využití charakteristických funkcií (Charakteristic Function Approach - CFA). Na rozdiel od tradičných približných a simulačných metód navrhované metódy umožňujú prácu so zložitými a zároveň exaktnými pravdepodobnostnými modelmi merania a analytickými metódami. Špecifický dôraz sa bude klásť na stochastické metódy kombinovania informácií z rôznych nezávislých zdrojov, modelovanie závislosti a kauzality v dynamických procesoch, exaktné metódy určovania pravdepodobnostného rozdelenia hodnôt, ktoré je možné na základe kombinácie výsledkov merania a expertnej znalosti rozumne priradiť k meranej veličine, a na rozvoj metód komparatívnej kalibrácie, vrátane pravdepodobnostného vyjadrenia výsledkov merania kalibrovaným prístrojom. Dôležitou súčasťou projektu je vývoj pokročilých numerických metód a efektívnych algoritmov zameraných na výpočet zložitých rozdelení pravdepodobnosti kombinovaním a invertovaním charakteristických funkcií. Tieto metódy sú široko použiteľné v rôznych oblastiach merania a metrológie. V tomto projekte budú aplikované na kalibráciu senzorov a meradiel teploty a tlaku.

Stanovenie množstva železa v krvi a tkanivách laboratórnych zvierat pomocou SQUID magnetometra

Determination of Iron in blood and tissues of laboratory animals using SQUID magnetometer.

Doba trvania: 1.9.2024 - 31.8.2026
Program: Plán obnovy EÚ
Zodpovedný riešiteľ: Mgr. Škrátek Martin PhD.
Anotácia:Železo je základný chemický prvok, ktorý je súčasťou mnohých metabolických procesov. Množstvo železa v tele však musí byť vyvážené, pretože jeho nadbytok alebo nedostatok môže viesť k vážnym zdravotným problémom. Železo sa v tele nachádza vo feritíne, hemoglobíne alebo transferínových proteínoch. Je známe, že deoxyhemoglobín, methemoglobín a myoglobín vykazujú paramagnetizmus, ktorý pochádza od iónov Fe2+ alebo Fe3+ zabudovaných v ich molekulách. Feritín ako zásobný proteín železa obsahuje atómy Fe mineralizované vo forme oxyhydroxidových nanočastíc, ktorých správanie je superparamagnetické. SQUID magnetometria ponúka možnosť detekcie a kvantifikácie rôznych foriem železa s vysokou citlivosťou a pri stanovení množstva železa v malých vzorkách by mohla byť užitočnejšia než ostatné etablované metódy (kolorimetrické, spektrofotometrické, histochemické alebo atómová absorpčná spektrometria).

Štipendiá pre excelentných PhD. študentov a študentky R1

-

Doba trvania: 1.9.2023 - 31.8.2026
Program: Plán obnovy EÚ
Zodpovedný riešiteľ: Ing. Pajanová Iveta
Anotácia:Téma PhD: Aplikácia algoritmov hlbokého učenia na automatizované spracovanie dát z MRI. Anotácia: Automatizovaná identifikácia a segmentácia klinických dát, získaných primárne pomocou MRI, je veľmi žiaduca. Dôvodom je zvyčajne veľká veľkosť dát, čo si vyžaduje obrovské množstvo času, ktorý musí rádiológ investovať do manuálnej segmentácie. Dostupnosť výkonného hardvéru otvára nové možnosti automatizácie týchto procesov a zrýchlenia pomocou techník hlbokého učenia, konkrétne využitím konvolučných neurónových sietí (CNN). Študent sa preto naučí základné princípy funkčnosti MRI zariadenia (teoreticky aj prakticky), vyskúša si manuálnu segmentáciu volumetrických MRI dát a teoreticky aj prakticky sa oboznámi s princípmi CNN. Študent navrhne vlastnú architektúru CNN pre automatizovanú segmentáciu volumetrických dát, následne ju natrénuje, overí a implementuje na testovacích dátach. Výstupom tejto dizertačnej práce by mala byť CNN, ktorá bude schopná nasadenia v klinickej praxi pri diagnostike a kvantitatívnej analýze vybraných tkanív (chrupavka, väzy, šľachy, menisky, podkožný tuk atď.). Ide o teoretickú prácu, pri ktorej je potrebná znalosť základov programovania a ovládanie niektorého programovacieho jazyka. Ako programovacie prostredie na návrh a implementáciu CNN sa bude používať Python s modulom TensorFlow.

Teoretické vlastnosti a aplikácie špeciálnych tried rozdelení pravdepodobnosti

Theoretical properties and applications of special families of probability distributions

Doba trvania: 1.1.2024 - 31.12.2027
Program: VEGA
Zodpovedný riešiteľ: Doc. RNDr. Witkovský Viktor CSc.
Anotácia:V projekte budú skúmané problémy týkajúce sa rozdelení pravdepodobnosti a ich využitia pri matematickom modelovaní. Z teoretického uhla pohľadu sa budeme zaoberať niektorými triedami rozdelení (rozdelenia generované parciálnymi sumáciami, Schröterova trieda) a hľadaním vlastností rozdelení patriacichd o týchto tried. Budú riešené problémy týkajúce sa kalibračných regresných modelov. Vyvinuté budú nové metódy na riešenie viacrozmerných štatistických problémov, pričom tieto metódy budú založené na výpočte presných pravdepodobnostných rozdelení pomocou inverznej transformácie charakteristickej funkcie rozdelenia výstupnej veličiny. Pri detekcii kauzality v časových radoch zohráva dôležitú úlohu entropia, ďalšia vlastnosť rozdelení pravdepodobnosti. Primárnou oblasťou aplikácií je využitie rozdelenia testovacích štatistík pri testovaní hypotéz. Nové poznatky získané počas riešenia projektu budú aplikované aj na matematické modelovanie v metrológii, lingvistike a poistnej matematike.

Výskum referenčného etalónu a meracích metód zabezpečujúcich určenie vzťahu geometrických špecifikácií a kvalitatívnych ukazovateľov 3D objektov vytvorených aditívnymi technológiami

Research of reference standards and measurement methods ensuring determination of the relationship of geometric specifications and qualitative indicators of 3D objects created by additive technologies

Doba trvania: 1.7.2024 - 31.12.2027
Program: APVV
Zodpovedný riešiteľ: RNDr. Hain Miroslav PhD.
Anotácia:Predložený projekt je zameraný na hodnotenie kvality aditívnej výroby, referenčným testovacím artefaktom navrhnutým a vytvoreným pre tento účel. Pri tvorbe referenčného artefaktu a kvantifikovaní jeho parametrov budú využité najnovšie poznatky z aditívnej výroby, najmodernejšie meracie stratégie realizované pomocou röntgenovej mikrotomografie, magnetometrie, súradnicových meracích zariadení, optických a elektrónových skenovacích mikroskopov a metód matematického - štatistického spracovania nameraných dát. Technológie aditívnej výroby sú schopné vyrábať diely s veľmi zložitou geometriou, ktoré zodpovedajú požadovanému dizajnu bez ďalšieho opracovávania. Práve z tohto dôvodu sú veľmi perspektíve a ich využitie v priemysle rastie. Aby produkty aditívnej výroby mohli plnohodnotne nahradiť klasicky opracovávané diely, musia spĺňať požadované kvalitatívne kritéria, ako je tvarová a rozmerová presnosť, povrchová drsnosť, vnútorné defekty, zvyškové napätie, atď. Výslednú kvalitu dielov vyrobených technológiou aditívnej výroby ovplyvňujú vlastnosti vstupnej suroviny a parametre a nastavenia systému. Cieľom projektu je výskum výroby modifikovaných monofilamentov a meracích metód potrebných pre realizáciu stabilného a reprodukovateľného referenčného testovacieho artefaktu, ktorý by sa používal na nielen posúdenie geometrickej schopnosti systémov aditívnej výroby ale i vnútornej štruktúry a vybraných vlastností výsledného produktu.

Výskum vlastností magnetických nanočastíc pre účely zobrazovania v biomedicínskej diagnostike na báze metód magnetickej rezonancie

Research of properties of magnetic nanoparticles for imaging purposes in biomedical diagnostics based on magnetic resonance methods

Doba trvania: 1.1.2023 - 31.12.2025
Program: VEGA
Zodpovedný riešiteľ: Dr. Ing. Přibil Jiří (PhD.)
Anotácia:Projekt sa orientuje na experimentálny a teoretický základný výskum v oblasti metód na princípe nukleárnej magnetickej rezonancie (NMR). V rámci projektu budú riešené nasledujúce problematiky: 1. Výskum vlastností magnetických nanočastíc v externých magnetických poliach s cieľom vytvorenia teoretického modelu a jeho následné experimentálne overenie. 2. Analýza vplyvov skenovania v NMR tomografe na kardiovaskulárny systém vyšetrovanej osoby s cieľom nájdenia vhodných metód ich detekcie a kvantifikácie, návrh opatrení pre ich minimalizáciu. 3. Vývoj techník mapovania metabolických procesov - rýchlosti tvorby energie v ľudskom srdci a svaloch s cieľom diagnostiky spomalenia tvorby energie v srdci pri ochorení srdca. 4. Automatizované spracovanie MR obrazov ľudského kolena s cieľom získania kvantitatívnych charakteristík a morfologických veličín jednotlivých tkanív. 5. Kalibrácia gradientových polí s cieľom zabezpečiť neskreslenú morfológiu v nameraných MR obrazoch. Mapovanie nehomogenít magn. poľa NMR metódami.

Zmeny v spoločenstvách fosílnych jašterov na lokalitách staršieho a mladšieho kenozoika v Európe a okolí ako dôsledok dramatických globálnych klimatických zmien – kľúčom k budúcnosti je chápanie minulosti

Changes in fossil lizard communities at older and younger Cenozoic sites in and around Europe as a result of dramatic global climate change – the key to understanding our future is in the past

Doba trvania: 1.1.2024 - 31.12.2026
Program: VEGA
Zodpovedný riešiteľ: RNDr. Hain Miroslav PhD.
Anotácia:Ekosystémy v Európe a všade na svete sa počas kenozoika dramaticky menili vplyvom globálnych klimatických zmien. Jaštery sú vhodným indikátorom klímy a teploty a pomáhajú tieto zmeny pochopiť . Poznanie týchto zmien je kľúčové v chápaní súčasnej klimatickej zmeny, ktorej musí ľudstvo čeliť. Projekt je zameraný na výskum nových, často kompletných nálezov. Cieľom je výskum s použitím CT, interpretácia ich fylogenetických, ekologických vzťahov a zmien v spoločenstvách. Zahrnuté budú paleocénna lokalita Walbeck v Nemecku, spodnoeocénne lokality Dormaal v Belgicku, Cos, Pasturat a Viélase vo Francúzku. Taktiež nové kompletné zachované nálezy zo strednoeocénnej nemeckej lokality Messel (Unesco – nálezisko svetového významu). Ďalej nálezy z oligocénnych a spodnomiocénnych lokalít Phosphorites du Quercy (Francúzsko), miocénne až pliocénne lokality v Rakúsku, Slovensku, Poľsku a Maďarsku, ale i v Afrike (Keňa). Budú opísané i nové taxóny a celkový obraz nám umožní indikovať zmeny v klíme v Západnej a Strednej Európe.

Celkový počet projektov: 18