Studentská vědecká konference

Při reaktivní sintraci dochází působením tlaku a tepla ke spékání práškových kovů za vzniku jejich sloučenin. Pro zkoumání mechanismu a kinetiky tohoto děje se využívá snímání reakční směsi pomocí rentgenové difrakce in situ. Z takto získaných dat lze zpětně vizuálním posouzením přibližně identifikovat  moment vzniku jednotlivých intermetalických sloučenin. Cílem této práce bylo vytvořit aplikaci, která by umožnila efektivnější analýzu krystalografických dat s důrazem na přesnost identifikace vznikajících fází. Byla tedy vyvinuta aplikace vybavená intuitivním grafickým rozhraním, do něhož lze naměřená data importovat, vizualizovat je a provádět jejich filtraci. Aplikace byla naprogramována v jazyce Python.

Nowadays mobile phones are becoming more and more sophisticated and integrated into daily life not only due to increasing speed of data processing, but not least because of the wide range of possibilities to gather data. Various sensors  as cameras, GPS sensors, microphones, temperature sensors etc. are able to  provide us necessary and sufficient knowledge of the state of the environment or some system. Moreover, correlations between health state and physical  activity patterns measured by accelerometers are of big interest for medical usage. Aim of this work is to preprocess data obtained from mobile phone  accelerometer by means of signal processing techniques with purpose of future  feature extraction and classification via neural network.

Obrna lícního nervu postihuje negativním způsobem funkčnost mimických svalů. Dosavadní klinické testy jsou založeny na subjektivním posouzením vyšetřujícího lékaře, pro kterého je obtížné postihnout všechny podstatné aspekty při diagnostice vyšetřovaného. Vyvíjený software má za úkol objektivně analyzovat vyšetřované pacienty, tzn. objektivizovat míru poruchy inervace obličeje, určit přesněji stupeň poruchy a zaznamenávat pokroky v léčbě pacientů. Cílem je individualizace léčby a rehabilitace pacientů pro zvýšení šancí na jejich zdárné uzdravení. K získání dat používáme hloubkovou kameru Microsoft Kinectu v2, který využívá pokročilé algoritmy na získání definovaných bodů obličeje v prostoru v reálném čase.

Karcinom plic je závažné onemocnění, jehož včasná diagnóza zvyšuje šanci na pacientovo přežití. S rozvojem vláknové optiky se otevřela možnost využít Ramanovu spektroskopii coby relativně neinvazivní a rychlou diagnostickou metodu. Překážkou pro klinické aplikace je však absence jak automatizovaného preprocesingu spekter, tak klasifikátoru. Vyvinutím algoritmické metodiky preprocessingu založené na Zero-phase FIR filtraci, implementované v programovém prostředí MATLAB, byla časová náročnost redukována o 94 % oproti semimanuální metodice Ústavu analytické chemie probíhající v programu Jasco Spectra Manager. FIR filtrace zároveň obstála ve srovnání s jinými metodikami umožňujícími algoritmické zpracování spekter, zejména Savitzky-Golay filtrací. Algoritmizace preprocessingu umožnila rychle a reprodukovatelně zpracovat větší množství spekter, díky čemuž bylo možné metodami strojového učení vytvořit model sloužící ke klasifikaci in vivoměřených Ramanových spekter plicní tkáně u pacientů s podezřením na karcinom plic.  Celý proces vyhodnocování naměřeného spektra od preprocessingu po volbu modelu pro klasifikaci je možné ovládat v jednoduché aplikaci, která taktéž vznikla v MATLAB, čímž snad přiblíží využití Ramanovy spektroskopie směrem k in vivo diagnostice  v reálném čase.

Pro svůj projekt jsem zvolil téma Software pro analýzu CT snímků, protože obrazové zpracování biomedicínských dat je velice důležité pro správné určení diagnózy pacienta a pomáhá lékařům určit další kroky léčby. V první části popisuji princip výpočetní tomografie, vysvětluji tvorbu obrazu pomocí Hounsfieldových jednotek a zabývám se významem datového standardu DICOM. Dále se krátce zmiňuji o virtuální realitě, což je technologie, která umožňuje uživateli interagovat se simulovaným prostředím. Prostřednictvím virtuální reality mají např. lékaři možnost prohlížet a prožívat složité operace, aniž by vstoupily do operačního sálu. V druhé části pak vysvětluji práci se softwarem a popisuji funkce, které jsem při jeho tvorbě použil. Série snímků, které jsem na začátku projektu obdržel, nahrávám do MATLABu a vytvářím z nich 3D model, který je dále možné v uživatelském prostředí modifikovat. Lze upravit objem zobrazeného obrazu, vykreslovat různé tkáně a struktury, které nahrané CT snímky obsahují, a uživatel je také schopen s modelem rotovat tak, aby zobrazil požadovanou část pacientova těla. Zobrazený model může uživatel vyexportovat ve formátu STL a následně vytisknout na 3D tiskárně, anebo ve formátu OBJ, který je určený pro virtuální realitu.

Koncept Průmysl 4.0, taktéž popisovaný jako čtvrtá průmyslová revoluce, byl oficiálně představen v roce 2013. Jedná se o trend digitalizace, automatizace a propojování různých technologií, založený na kyberneticko – fyzikálních systémech, internetu věcí (IoT) a služeb, digitální ekonomice. Tento projekt se konkrétně zabývá internetem věcí, koncepcí propojení, sběru a vyhodnocování dat z vnitřního prostředí budov. Pro zřízení naší sítě jsou využity čidla a gate, který zprostředkovává komunikaci s internetem. Systém je integrován s nástrojem Mervis, sloužící jako databáze k uchování dat a k jejich vizualizaci. Díky platformě Mervis jsou data dostupná z libovolného zařízení s prohlížečem a přístupem k internetu, nezávisle na zeměpisné poloze. Pro další podrobnější vyhodnocování dat byla vytvořena aplikace v programu Matlab.