Přehled

Téma se dotýká důležité oblasti neurozobrazování pomocí fMRI, kterou je získání vhodných vstupních dat a jejich optimální způsob zpracování, tak aby následné vyhodnocení aktivity či konektivity mozku mohlo bylo maximálně věrohodné a citlivé. Jedná se o hledání kompromisu mezi často protichůdnými požadavky, kdy chceme optimalizovat obrazovou kvalitu dat, prostorové rozlišení, časové rozlišení a citlivost na sledované fyziologické změny (např. kontrast BOLD). Optimalizace kvality dat zahrnuje část měření (výběr vhodného typu sekvence a volba parametrů sekvence) a dále zpracování dat, kdy se snažíme potlačit artefakty a zvýšit poměr signál/šum. V minulých letech byly do běžného použití zavedeny sekvence umožňující kombinaci akceleračních technik s měřením vícero ech, což může přispět ke zvýšení kvality dat. Nové možnost ale přinášejí i nové otázky k tomu, jak optimálně nastavit proces měření a zpracování s ohledem na požadované vyhodnocení. Jeden z možných postupů je vývoj optimálních metrik hodnocení kvality dat, které umožní optimalizovat měření a/nebo zpracování. Dále je třeba lépe pochopit vztahy mezi typem vyhodnocení a nastavením měření či předzpracování dat. V neposlední řadě je pak vhodné vyvinout a/nebo optimalizovat dílčí kroky předzpracování dat.

Cílem práce bude vývoj/optimalizace způsobů hodnocení kvality fMRI dat a vývoj/optimalizace dílčích kroků předzpracování fMRI dat s ohledem na robustní a validní výsledky analýzy aktivací či konektivity ve fMRI datech. Práce přispěje k validnějšímu využívání fMRI v neurovědním výzkumu i praktických aplikacích.

Předpokládá se, že student bude mít aspoň základní znalosti problematiky zpracování a analýzy signálů. Předpokládá se znalost prostředí Matlab, orientace v oblasti statistické analýzy. Výhodou je základní předchozí zkušenost s fMRI nebo jinými metodami pro mapování lidského mozku.

Stručné požadavky na studenta dle oborové rady

  • Publikační činnost dle požadavků oborové rady programu Neurovědy: podmínkou přístupu doktoranda k obhajobě disertace jsou nejméně TŘI práce v mezinárodních časopisech s minimálním IF=1 (alespoň u 2 z nich je nutné prvoautorství doktoranda a minimálně jedna z těchto dvou prací musí být práce originální).
  • Součástí studijních povinností v doktorském studijním programu je absolvování části studia na zahraniční instituci v délce nejméně jednoho měsíce nebo účast na mezinárodním tvůrčím projektu s výsledky publikovanými nebo prezentovanými v zahraničí nebo jiná forma přímé účasti studenta na mezinárodní spolupráci.
  • Znalost anglického jazyka v rozsahu nezbytném pro studium odborné literatury a absolvování zahraniční stáže.

Informace o školiteli

Školitel má dlouholeté zkušenosti v oblasti funkčního mapování mozku, podílel se na rozvoji této metody v Brně a v dané oblasti byl řešitelem či spoluřešitelem několika národních grantů zaměřených na technické a metodické inovace a zavádění nových metod. Podílel se na vybudování laboratoře multimodálního a funkčního zobrazování CEITEC MU, jejíž vedoucím je od roku 2015. Školitel má zkušenosti s vedením Bc a dipl. prací v oborech biofyzika (PřF MU) a biomedicínské inženýrství (FEKT VUT) ale i s vedením (2 úspěšně ukončení studenti) či konzultacemi doktorských prací. Scientografické údaje školitele dle WoS: 66 publications; h-index 18; 1061 citations. V případě dotazů kontaktujte přímo školitele na michal.mikl@ceitec.muni.cz