Cheap device for non-invasive detection of blood flow

Měření průtoku krve využitím Dopplerova jevu je hojně využívaná metoda pro posuzování stavu cév. Touto metodou mohou být diagnostikovány patologie jako stenóza, aneurysma, či žilní nedostatečnost. V posledních letech byly zavedeny přístroje využívající Dopplerův jev také do veterinární medicíny. Zde jsou využívány například pro měření periferního krevního tlaku koček na ocasu nebo končetině. Tato práce se zabývá návrhem a realizací prototypu zařízení pro detekci průtoku krve pomocí Dopplerova jevu. Navržené a realizované zařízení využívá nízkonákladovou dopplerovskou sondu. Průtok krve je detekován na základě analýzy diskrétního výkonového spektra analogově předzpracovaného a následně digitalizovaného výstupního signálu Cílem práce je navrhnout a realizovat zařízení pro neinvazivní detekci průtoku krve. Práce má demonstrovat možnost využití platformy Arduino a levných vaskulárních dopplerovských sond jako alternativu drahým Dopplerovským zařízením.Blood flow measurement by Doppler effect is widely used technique for the assessment of blood vessels condition. Stenosis, aneurysm and blood insufficiency might be revealed by this method. In recent years, measurement devices based on Doppler effect haves been introduced also in veterinary medicine. For example, peripheral blood pressure of a cat might be observed at tail or paw. This thesis deals with the design of blood flow Doppler detector prototype and its implementation to fully operational instrument. Proposed device is uses a low-cost doppler probe. Blood flow detection is based on the analysis of Doppler probe output signal discrete power spectrum. The frequency spectrum is determined from digitized preprocessed analog signal. This thesis should illustrate the possibility of usage of Arduino platform and cheap ultrasound vascular probe as alternative for expensive Doppler devices.

Epilepsy Personal Assistant Device-A Mobile Platform for Brain State, Dense Behavioral and Physiology Tracking and Controlling Adaptive Stimulation

Epilepsy is one of the most common neurological disorders, and it affects almost 1% of the population worldwide. Many people living with epilepsy continue to have seizures despite anti-epileptic medication therapy, surgical treatments, and neuromodulation therapy. The unpredictability of seizures is one of the most disabling aspects of epilepsy. Furthermore, epilepsy is associated with sleep, cognitive, and psychiatric comorbidities, which significantly impact the quality of life. Seizure predictions could potentially be used to adjust neuromodulation therapy to prevent the onset of a seizure and empower patients to avoid sensitive activities during high-risk periods. Long-term objective data is needed to provide a clearer view of brain electrical activity and an objective measure of the efficacy of therapeutic measures for optimal epilepsy care. While neuromodulation devices offer the potential for acquiring long-term data, available devices provide very little information regarding brain activity and therapy effectiveness. Also, seizure diaries kept by patients or caregivers are subjective and have been shown to be unreliable, in particular for patients with memory-impairing seizures. This paper describes the design, architecture, and development of the Mayo Epilepsy Personal Assistant Device (EPAD). The EPAD has bi-directional connectivity to the implanted investigational Medtronic Summit RC+S-TM device to implement intracranial EEG and physiological monitoring, processing, and control of the overall system and wearable devices streaming physiological time-series signals. In order to mitigate risk and comply with regulatory requirements, we developed a Quality Management System (QMS) to define the development process of the EPAD system, including Risk Analysis, Verification, Validation, and protocol mitigations. Extensive verification and validation testing were performed on thirteen canines and benchtop systems. The system is now under a first-in-human trial as part of the US FDA Investigational Device Exemption given in 2018 to study modulated responsive and predictive stimulation using the Mayo EPAD system and investigational Medtronic Summit RC+S-TM in ten patients with non-resectable dominant or bilateral mesial temporal lobe epilepsy. The EPAD system coupled with an implanted device capable of EEG telemetry represents a next-generation solution to optimizing neuromodulation therapy

Thalamic deep brain stimulation modulates cycles of seizure risk in epilepsy

Chronic brain recordings suggest that seizure risk is not uniform, but rather varies systematically relative to daily (circadian) and multiday (multidien) cycles. Here, one human and seven dogs with naturally occurring epilepsy had continuous intracranial EEG (median 298 days) using novel implantable sensing and stimulation devices. Two pet dogs and the human subject received concurrent thalamic deep brain stimulation (DBS) over multiple months. All subjects had circadian and multiday cycles in the rate of interictal epileptiform spikes (IES). There was seizure phase locking to circadian and multiday IES cycles in five and seven out of eight subjects, respectively. Thalamic DBS modified circadian (all 3 subjects) and multiday (analysis limited to the human participant) IES cycles. DBS modified seizure clustering and circadian phase locking in the human subject. Multiscale cycles in brain excitability and seizure risk are features of human and canine epilepsy and are modifiable by thalamic DBS

Segmentation of phase contrast images in multi epitope ligand cartography (MELC) for image quantification at the single cell level

Technologie Multi-Epitope Ligand Cartography (MELC) umožňuje mikroskopickou vizualizaci více buněčných kompartmentů za pomocí více imunofluorescenčních barviv. Tato pipeline tudíž umožňuje charakterizaci fenotypu pro všechny buňky nacházející se ve vzorcích kostní dřeně u pacientů s neuroblastomem. Přiřazení protilátkového signálu k odpovídající plazmatické membráně jednotlivých buněk je založeno na segmentaci buněčného jádra a algoritmu region growing, jenomže tahle metoda skutečný tvar buňky pouze aproximuje. Tento přístup je mimořádně chybový, pokud je aplikován na překrývající se buňky kvůli nejednoznačnému přiřazení jednoho protilátkového signálu více buňkám. Následně se pak tato chyba dostává až do popisných parametrů charakterizujících každou buňku zvláště, čímž může být ovlivniněna navazující klasifikace nebo kvantifikace buněčného fenotypu. Z toho důvodu je vyžadována segmentace fázově kontrastních obrazů, které jsou pořízeny současně s každým fluorescenčním snímkem, a zobrazují celou buňku (včetně cytoplazmy a jádra). Tato segmentace poskytuje přesné segmentační masky reprezentující celou buňku. Implementovali jsme automatizovanou strategii pro segmentaci těchto fázově kontrastních obrazů využívajíce Mask R-CNN. Algoritmus dosáhl celkového F1 skóre (pro detekci objektů) 0.935 a F1 skóre (pro klasifikaci na úrovni pixelů) 0.868, přičemž byl trénován pouze s malým anotovaným datasetem. Natrénovaný model byl implementován do existující pipeline pro zpracování MELC dat. Kromě toho, poskytujeme anotovaný dataset čítající 54 fázově kontrastních obrazů Cytospin preparátů kostní dřeně obsahující celkově 1 940 buněk. Implementovaný model Mask R-CNN umožňuje studovat popisné parametry charakterizující každou buňku zvláště za použití segmentačních masek odvozených z fázově kontrastních obrazů, které reprezentující celou buňku a tímto tedy zlepšuje automatickou kvantitativní analýzu buněk nacházejících se v kostní dřeni ve výzkumu dětské rakoviny

A Technique for Parameter Eestimation of Equivalent-Circuit Models

The paper describes a simple algorithm for parameter estimation of equivalent-circuit models on the basis of comparison calculated and measured electrical impedance. The algorithm searches in multidimensional space in the vincinity of expected results. Despite the simple calculations, the algorithm easily outstrip number of high-order mathematical and algorithmic methods, such as non-linear least squares, neural networks etc. The algorithm is easily realizable and outputs are highly accurate in comparison to experimental data

Augmentation Technique For Artificial Phase-Contrast Microscopy Images Generation For The Training Of Deep Learning Algorithms

Phase contrast segmentation is crucial for various biological tasks such us quantitative, comparative or single cell level analysis. The popularity of image segmentation using deep learning strategies has been transferred into the field of microscopy imaging as well. Since the huge amount of training data is usually required, the annotation is time-consuming and lengthy. This paper introduces the method and augmentation techniques for artificial phase-contrast images generation aiming at the training of deep learning algorithms