Detail projektu

Diagnostika onemocnění s Lewyho tělísky v prodromálním stadiu založená na analýze multimodálních dat

Období řešení: 01.05.2020 — 31.12.2023

O projektu

Onemocnění s Lewyho tělísky (LBDs) je pojem označující skupinu neurodegenerativních onemocnění (tj. demenci s Lewyho tělísky a Parkinsonovu nemoc), u kterých je charakteristický patofyziologický proces akumulace synukleinu ve specifických oblastech mozku, což vede k vytváření Lewyho tělísek uvnitř neuronů a jejich následnému zániku. LBDs progredují plíživě a jsou většinou diagnostikovány v momentě, kdy neurodegenerativní proces dosáhl pokročilého stádia, ve kterém je již většina zasažených neuronů zničena. Možnost zachytit LBDs v jejich raném stádiu je rozhodující pro vývoj léčby, která by mohla proces neurodegenerace zastavit či léčit v jeho začátku. V rámci tohoto projektu využijeme komplexní multimodální analýzu za účelem identifikace prodromálních biomarkerů LBDs a k popisu patofyziologických procesů souvisejících s neurodegenerací. Tato znalost bude následně využita při tvorbě nového systému podpůrné diagnózy založeného na strojovém učení, který bude pomáhat LBDs hodnotit, diagnostikovat a monitorovat.

Klíčová slova
Onemocnění s Lewyho tělísky; Parkinsonova nemoc; demence s Lewyho tělísky; demence u Parkinsonovy nemoci; systém podpůrné diagnózy; multimodální analýza; kvantitativní analýza; strojové učení; klinické vyšetření; elektroencefalografie; akustická analýza; aktigrafie; magnetická rezonance; transkraniální sonografie

Označení

NU20-04-00294

Originální jazyk

čeština

Řešitelé

Mekyska Jiří, Ing., Ph.D. - hlavní řešitel

Útvary

Ústav telekomunikací
- příjemce (19.06.2019 - nezadáno)

Zdroje financování

Ministerstvo zdravotnictví ČR - Program na podporu zdravotnického aplikovaného výzkumu na léta 2020 – 2026

- plně financující (2020-04-08 - nezadáno)

Výsledky

GÓMEZ-RODELLAR, A.; PALACIOS-ALONSO, D.; FERRÁNDEZ VICENTE, J.; MEKYSKA, J.; ÁLVAREZ-MARQUINA, A.; GÓMEZ-VILDA, P. A Methodology to Differentiate Parkinson's Disease and Aging Speech Based on Glottal Flow Acoustic Analysis. INTERNATIONAL JOURNAL OF NEURAL SYSTEMS, 2020, vol. 2050058, no. 1, p. 1-20. ISSN: 0129-0657.
Detail

KLOBUŠIAKOVÁ, P.; MEKYSKA, J.; BRABENEC, L.; GALÁŽ, Z.; ZVONČÁK, V.; MUCHA, J.; RAPCSAK, S.; REKTOROVÁ, I. Articulatory network reorganization in Parkinson's disease as assessed by multimodal MRI and acoustic measures. PARKINSONISM & RELATED DISORDERS, 2021, vol. 84, no. 1, p. 122-128. ISSN: 1353-8020.
Detail

MIKULEC, M.; MEKYSKA, J.; SIGMUND, J.; GALÁŽ, Z.; BRABENEC, L.; MORÁVKOVÁ, I.; REKTOROVÁ, I. Automatic Segmentation of Actigraphy Data Utilising Gradient Boosting Algorithm. In 2021 44th International Conference on Telecommunications and Signal Processing. IEEE, 2021. p. 399-403. ISBN: 978-1-6654-2933-7.
Detail

KOVÁČ, D. Multilingual Analysis of Hypokinetic Dysarthria in Patients with Parkinson's disease. Proceedings I of the 27st Conference STUDENT EEICT 2021. BRNO: 2021. p. 566-570. ISBN: 978-80-214-5942-7.
Detail

KOVÁČ, D.; MEKYSKA, J.; GALÁŽ, Z.; BRABENEC, L.; KOŠŤÁLOVÁ, M.; RAPCSAK, S; REKTOROVÁ, I. Multilingual Analysis of Speech and Voice Disorders in Patients with Parkinson’s Disease. In 2021 44th International Conference on Telecommunications and Signal Processing. 2021. p. 273-277. ISBN: 978-1-6654-2933-7.
Detail

MIKULEC, M. Automatic Segmentation of Actigraphy Data Utilising Gradient Boosting Algorithm. In Proceedings II of the 27st Conference STUDENT EEICT 2021. BRNO: 2021. p. 270-274. ISBN: 978-80-214-5943-4.
Detail