FEEC BUT, Department of Biomedical Engineering

Na našem ústavu se odborné týmy zabývají vývojem a aplikací metod strojového učení napříč vědeckými obory. První oblastí je analýza biologických signálů jak v reálném čase (wearables, mobilní aplikace), tak i na již naměřených datech. Příkladem mohou být hodnocení srdeční aktivity, saturace krve kyslíkem při sportovních výkonech nebo analýza EEG během kognitivních procesů. Další oblastí je zpracování a analýza obrazových dat a videosekvencí pořízených nejrůznějšími systémy, jako jsou tomografy, specializované mikroskopy či kamery. Zde strojové učení aplikujeme např. pro segmentaci anatomických i patologických struktur, detekci a klasifikaci buněčných kolonií, nebo biometrie osob a predikce jejich chování z videosekvencí. V bioinformatice a systémové biologie se tyto metody aplikují na molekulárně biologická data za účelem např. dekódování proudového signálu sekvenátoru pro čtení a detekci změn v DNA nebo zjišťování významných metabolitů spojených s reakcí organismů na změnu klimatu.

The teams of professionals at our institute deal with developing and application of AI methods in several research fields. The first area aims to biomedical signal analysis in both, real-time and on already measured data. The evaluation of heart activity, blood oxygenation during the sporting burden or analysis of cognitive processes via EEG could be nice examples. Image and video analysis is the next area of interest. We are working with several modalities such as tomographs, specialised microscopes or cameras. AI methods are applied e.g., for segmenting of anatomical and pathological structures, detecting and classifying of cell colonies, or biometrics of persons and predicting their behaviour in image sequences. In bioinformatics and systems biology, these methods are applied e.g., on molecular-biological data to decode sequencer current signal to read and detect DNA changes, or to determine important metabolites related to the organism reactions to the climatic changes.