Projektová činnosť

Martina Chvosteková

Výber projektov:

Národné projekty

CAUSMET – Názov projektu Metódy a algoritmy kauzálnej analýzy a kvantifikácie neistôt meraní
Methods and algorithms for causal analysis and quantification of measurement uncertainty
Program: APVV
Doba trvania: 1.9.2026 – 31.12.2029
Zodpovedný riešiteľ: Doc. RNDr. Witkovský Viktor, CSc.
Anotácia: Projekt je zameraný na rozvoj pokročilých metód a algoritmov pre kauzálnu analýzu stochastických a deterministických procesov a kvantifikáciu neistôt výsledkov meraní. Projekt tak reaguje na aktuálne metodologické výzvy spojené s analýzou časových radov a dynamických dát, pri ktorých samotná analýza korelácií neposkytuje dostatočné informácie omechanizmoch fungovania systému. V mnohých aplikáciách je preto nevyhnutné identifikovať príčinné (kauzálne) vzťahy medzi premennými, a zároveň vierohodne charakterizovať neistoty vyplývajúce z meracích procesov, šumu a neúplných pozorovaní.Projekt bude rozvíjať klasické aj moderné prístupy ku kauzálnej analýze časových radov založené na pravdepodobnostnom a štatistickom modelovaní a ich prepojenie s algoritmami umožňujúcimi štatistickú inferenciu a predikciu v prítomnosti náhodnosti, chýb meraní a neistôt. Moderné aplikácie fyzikálnych, biomedicínskych, ekonomických, environmentálnych, lingvistických meraní, ako aj meraní v sociálnych vedách (pedagogika, psychológia), generujú rozsiahle a zložité dátové súbory s komplexnou štruktúrou závislostí a časovou dynamikou. Významnou súčasťou projektu je preto výskum stochastických dynamických modelov,vrátane difúznych procesov, ktoré predstavujú prirodzený rámec pre modelovanie náhodnej dynamiky systémov pozorovaných prostredníctvom časových radov meraní. V prípade modelovania komplexných časových, resp. časovopriestorových dát pomocou krigingu je aplikácia kauzality kľúčovým východiskom.Projekt zároveň rozvíja metódy kvantifikácie neistôt výsledkov meraní v súlade s princípmi modernej metrológie a smeruje k vytvoreniu jednotného metodologického rámca spájajúceho kauzálnu analýzu, dynamické modelovanie a štatistickú inferenciu a predikciu. Interdisciplinárna spolupráca Ústavu merania SAV, Matematického ústavu SAV a Prírodovedeckejfakulty UPJŠ vytvára predpoklady pre vznik nových teoretických výsledkov, efektívnych algoritmov a ich aplikácií.
MRCartilage – 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
Program: APVV
Doba trvania: 1.7.2022 – 30.6.2026
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).