Aktuální semináře

Brain networks and scalp electroencephalogram

přidáno: 13. 4. 2017 2:58, autor: Zdeněk Valenta   [ aktualizováno 13. 4. 2017 3:02 ]

Milan Paluš
Oddělení nelineární dynamiky a složitých systémů, Ústav informatiky AV ČR v.v.i., Pod Vodárenskou věží 2, 182 07 Praha 8

AbstractUnderstanding how neurons and neuronal assemblies communicate is one of the greatest challenges of modern science. Adequate description and quantification of brain connectivity (i.e., communication between neuronal assemblies) is not only important for understanding the structure and function of brain networks, but also for diagnosis and treatment of neuropsychiatric diseases, since brain disorders – from schizophrenia to depression to post-traumatic stress disorder – are considered as disorders of connectivity. Functional brain networks are derived from multivariate time series of a quantity reflecting time evolution of brain activity. Modern neuroimaging methods became popular for the inference of the functional networks, however, the scalp electroencephalogram (EEG) is probably the most available and least expensive, non-invasive method to record the brain electrical activity.  We will discuss measures of synchronization and coherence which can be used to infer connectivity patterns from scalp EEG, with a special emphasis on measures designed to cope with the effects of conductivity and reference electrode. Another challenging topic is the detection of cross-frequency interactions, namely the phase-amplitude coupling. We will ask whether we can detect cross-frequency interactions from scalp EEG and whether we can identify them as causal, e.g. in the sense “the phase of slow oscillations determines the amplitude of fast oscillations.” 
 
KeywordsEEG, time series analysis, brain networks, functional connectivity, synchronization, coherence, cross-frequency phase-amplitude coupling

PřednášejícíRNDr. Milan Paluš, DrSc.
Místo: Učebna č. 222, Ústav informatiky AV ČR, v.v.i., Pod Vodárenskou věží 2, 182 07 Praha 8
Datum: Čtvrtek 18. května 2017
Čas: 13:00 hod

Some applications of numerical linear algebra in statistics and some applications of statistics in pharmacy

přidáno: 2. 3. 2017 3:57, autor: Zdeněk Valenta   [ aktualizováno 8. 3. 2017 13:28 ]

Duintjer Jurjen Tebbens
Oddělení výpočetních metod, Ústav informatiky AV ČR v.v.i., Pod Vodárenskou věží 2, 182 07 Praha 8

AbstractThe talk will present two kinds of personal experience: In the first place, personal experience with attempts to apply knowledge and skills from numerical linear algebra (matrix computations), my primary field of research, to some selected statistical problems. The experiences were gathered mainly while co-authoring papers on classification with discriminant analysis and on robust multivariate scatter estimation. In the second place, I will report on personal experience and future work in solving statistical tasks that arise in pharmaceutical research. This second part does not present any original research, its intention is rather to inform the audience about an application area that is perhaps not very well known to statisticians. 
 
KeywordsSparse matrices, computational and memory costs, low rank matrices, Fisher’s linear discriminant analysis, the minimum covariance determinant estimator, design of experiments, meta-analysis.

Přednášející: Dipl. Math. Duintjer Jurjen Tebbens, PhD.
Místo: Učebna č. 222, Ústav informatiky AV ČR, v.v.i., Pod Vodárenskou věží 2, 182 07 Praha 8
Datum: Čtvrtek 4. května 2017
Čas: 13:00 hod

Měření a klasifikace fotopletysmografických signálů a jejich potenciál pro diagnostiku kardiovaskulárních onemocnění

přidáno: 24. 2. 2017 1:46, autor: Zdeněk Valenta   [ aktualizováno 2. 3. 2017 5:37 ]

Karel Kupka
TriloByte Statistical Software, Ltd., TBSA: TriloByte Statistical Academy, Staré Hradiště 300, CZ 53352 Pardubice

Hemodynamics data carries information about both central and peripheral arterial system. Photoplethysmography (PPG) is widely used as a simple diagnostic tool. In this contribution we investigate some methods of statistical modelling including smoothing, orthogonal harmonic regression, parametrization of the PPG pulses and clustering and classification of different curve shapes in the multivariate parametric space to aid diagnosis. We also investigate alternative method called baroplethysmography (BPG) which records blood pressure signal. Both methods are non-invasive and are applied on patient’s finger. We conclude that both measurement methods can be applied simultaneously and the measured signal may provide information transormed into multiple (typically 10-20) independent parameters which are used both to long-term stability monitoring of a particular patient and to classify different patients with respect to their arterial system and possible related diseases.
 
Keywords: Plethysmography, Haemodynamics, Arterial system diagnosis, Signal processing, Harmonic regression, Clustering, Classification, Support Vector Machine

Přednášející: Ing. Karel Kupka, PhD.&PhD.
Místo: Učebna č. 222, Ústav informatiky AV ČR, v.v.i., Pod Vodárenskou věží 2, 182 07 Praha 8
Datum: Čtvrtek 30. března 2017
Čas: 13:00 hod

Před přednáškou proběhne od 12:30 hod Valná hromada společnosti, kde budou předneseny zprávy o činnosti a hospodaření za uplynulý rok 2016, včetně plánu činnosti pro rok 2017.

Bayesovské metody ve farmaceutické výrobě

přidáno: 22. 3. 2016 3:13, autor: Zdeněk Valenta   [ aktualizováno 22. 3. 2016 9:44 ]

Martin Otava
Nonclinical Statistics and Computing, Janssen Research & Development, Janssen Pharmaceutica NV, Turnhoutseweg 30, B-2340 Beerse, Belgium

Jedním z typických statistických problémů ve farmaceutickém výrobním procesu je vyhodnocení budoucího experimentu, který formálně ověří kvalitu daného procesu vzhledem ke standardizovaným kritériím. Pravděpodobnost „úspěchu“ takového experimentu se pak vypočítává na základě dat získaných během předchozích stupňů vývoje. Vzhledem k tomu, že mnoho kritérií se vztahuje na individuální pozorování, častým řešením je odhad prediktivních intervalů či tolerančních intervalů (které berou v potaz variabilitu bodových odhadů střední hodnoty a rozptylu). Alternativním postupem je Bayesovská analýza problému a přímý odhad rozdělení individuálních hodnot. Výhodou je snadné zahrnutí náhodných efektů (často z několika různých zdrojů variability) a především snadná interpretace výstupu analýzy, kterým je pravděpodobnost úspěchu daného budoucího experimentu. 

Přednášející: Mgr. Martin Otava, Ph.D. (Janssen Pharmaceutica NV, Belgie)
Místo: Praktikum KPMS (1. patro vedle schodů), MFF UK, Sokolovská 83
Datum: Středa 27. dubna 2016
Čas: 15:40 hod

Modeling risk of orthopedic implant failure using kernel estimation

přidáno: 11. 2. 2016 7:08, autor: Zdeněk Valenta   [ aktualizováno 2. 5. 2016 7:15 ]

Selingerová Iveta, Katina Stanislav, Zelinka Jiří, Horová Ivana
Ústav matematiky a statistiky
Přírodovědecká fakulta 
Masarykova universita Brno
Kotlářská 267/2
611 37 Brno

The hazard function is an important tool in survival analysis and reflects the instantaneous probability of failure occurrence within the next time instant. The hazard function can depend on any covariates as age, gender, etc. We use method of kernel smoothing for modeling of the unconditional and conditional hazard function. We include estimates using Cox proportional hazard model smoothed by kernel methods as well. Attention is also paid to comparing both approaches. These methods are applied to the real data from Slovak Arthroplasty Register about implants of an artificial hip joint replacement implemented in all 40 orthopedic and traumatology departments in the Slovak Republic (coverage of 99.9%) with a maximum duration of follow-up of twelve years from Jan 1 2003 to Dec 31 2014. The set of 46 859 operations with 1005 implant failures is stratified based on types of fixation, diagnosis, and gender. The hazard function conditioned on age in years is calculated for pre-specified data-subsets and visualized as color-coded surfaces. These results will lead to an improvement of the quality of care for patients after artificial joint replacements.

KeywordsConditional hazard function, Kernel estimation, Cox regression model, Orthopedic data, the Slovak Arthroplasty Register


PřednášejícíDoc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.Ústav matematiky a statistiky, Přírodovědecká fakulta Masarykovy university v Brně, Kotlářská 267/2, 611 37 Brno

Datum: Čtvrtek 5. května 2016

Čas: 13:30 hod

Semiparametrický model výskytu astmatických obtíží v závislosti na stavu znečištění ovzduší

přidáno: 10. 2. 2016 2:13, autor: Zdeněk Valenta

Marek Brabec
Oddělení nelineárního modelování
Ústav informatiky AV ČR

V tomto příspěvku ukážeme výsledky nejprve statického a poté i dynamického přístupu k modelování pravděpodobnosti výskytu potíží spojených s astmatem v závislosti na koncentraci vybraných škodlivin v ovzduší. Použijeme semiparametrický model GAM třídy s penalizací motivovanou z různých pohledů. Zmíníme se o parsimonním sub-modelu dynamické složky založeném na mírném zobecnění jistého modelu typu „distributed lags“ používaného v Ekonometrii. Kromě toho probereme některé zajímavé zkušenosti získané při analýze dat z nedávno skončené české studie.

Keywords: Environmentální modelování, GAM modely, penalizace


PřednášejícíIng. Marek Brabec, PhDOddělení nelineárního modelování, Ústav informatiky AV ČR, v.v.i.Pod Vodárenskou věží 2, 182 07  Praha 8 - Ládví

Místo: Učebna č. 222, Ústav informatiky AV ČR, Pod Vodárenskou věží 2, 182 07 Praha 8 - Ládví

Datum: Čtvrtek 21. dubna 2016

Čas: 13:30 hod

Testing for Moderators of Inter-Rater Reliability in Complex Settings As It Applies to Selection Instruments

přidáno: 5. 2. 2016 1:12, autor: Zdeněk Valenta   [ aktualizováno 10. 2. 2016 2:41 ]

Patrícia Martinková
Oddělení medicínské informatiky & biostatistiky
Ústav informatiky AV ČR

Inter-rater reliability (IRR), commonly assessed by intra-class correlation coefficient, is an important statistic for describing the extent to which there is consistency amongst two or more raters in assigned measures. In organizational research, the data structure is often hierarchical and designs deviate substantially from the research ideal of a fully crossed design. Previous research has also shown some evidence of existence of moderators of IRR in selection instruments. However, estimation of IRR in more complex multilevel settings accounting for possible moderators of IRR has not been fully addressed. In this work, we use mixed-effect models to estimate IRR for rubrics used to rate teacher applicants to a school district. In this complex multilevel context, we estimate within school and across school IRR and we test hypotheses about possible moderators of IRR, such as applicant type (internal or external). We also enumerate the direct effect of IRR on predictive power of the selection instrument and its components, and we offer practical applications and policy implications of the methods we employ.

KeywordsInter-rater reliability, intra-class correlation coefficient, linear mixed-effect model (LMM), selection instruments


PřednášejícíRNDr. Patrícia Martinková, PhDOddělení medicínské informatiky a biostatistiky, Ústav informatiky AV ČR, v.v.i.Pod Vodárenskou věží 2, 182 07  Praha 8 - Ládví

Místo: Učebna č. 222, Ústav informatiky AV ČR, Pod Vodárenskou věží 2, 182 07 Praha 8 - Ládví

Datum: Čtvrtek 31. března 2016

Čas: 13:30 hod

Před přednáškou proběhne od 13:00 hod Valná hromada společnosti, kde budou předneseny zprávy o činnosti a hospodaření za uplynulý rok 2015, včetně plánu činnosti pro rok 2016.

Testing Structural Changes Using Ratio Type Statistics

přidáno: 24. 8. 2015 1:05, autor: Zdeněk Valenta   [ aktualizováno 10. 2. 2016 4:38 ]

Barbora Peštová


Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky

Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Sokolovská 83, 186 75  Praha 8 - Karlín


We deal with sequences of observations that are naturally ordered in time and assume various underlying stochastic models. These models are parametric and some of the parameters are possibly subject to change at some unknown time point. The main goal is to test whether such an unknown change has occurred or not. The core of the change point methods presented here is in ratio type statistics based on maxima of cumulative sums.

    Firstly, an overview of starting points is given. Then we focus on methods for detecting a gradual change in mean. Consequently, procedures for detection of an abrupt change in mean are generalized by considering a score function. We explore the possibility of applying the bootstrap methods for obtaining critical values, while disturbances of the change point model are considered as weakly dependent.

    Procedures for detection of changes in parameters of linear regression models are shown as well and a permutation version of the test is derived. Then, a related problem of testing a change in autoregression parameter is studied. Finally, our interest lies in panel data of a moderate or relatively large number of panels, while the panels contain a small number of observations. Asymptotic and bootstrap testing procedures to detect a possible common change in means of the panels are established.

    All the theoretical results are illustrated through simulations. Several practical applications of the developed procedures are presented on real data as well.


Keywords: change point, maximum type statistics, ratio type statistics, hypothesis testing, change

in mean, abrupt change, gradual change, change in regression, change in autoregression, panel data,

asymptotic distribution, robustness, bootstrap, weak dependence, block bootstrap


Přednášející: Mgr. Barbora Peštová, PhD, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky, Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze, Sokolovská 83, 186 75  Praha 8 - Karlín

Místo: Učebna č. 222, Ústav informatiky AV ČR, Pod Vodárenskou věží 2, 182 07 Praha 8 - Ládví

Datum: Středa 30. září 2015

Čas: 13:30 hod


Důležité: Valná hromada společnosti, která bude mít na programu volbu nového vedení a revizora, se sejde ve 13 hod. Všichni členové jsou srdečně zváni!

Analýza vývoje výskytu Downova syndromu na území České republiky od 60. let 20. století do současnosti

přidáno: 21. 5. 2015 3:35, autor: Zdeněk Valenta   [ aktualizováno 21. 5. 2015 3:42 ]

Ondřej Vencálek1,  Antonín Šípek2


1 - Přírodovědecká fakulta Univerzity Palackého v Olomouci

2 - Oddělení lékařské genetiky, Thomayerova nemocnice v Praze


Výskyt Downova syndromu (dále DS) je na území České republiky, podobně jako v jiných státech, dlouhodobě sledován. Vývoj v posledních 50 letech je ovlivněn dvěma důležitými skutečnostmi. První z nich je rozšíření možností prenatální diagnostiky, která se začala používat v osmdesátých letech 20. století u jednotlivých případů; později byl zaveden plošný skríning, i ten však prochází změnami. Dnes je většina DS diagnostikována prenatálně. Druhou závažnou skutečností je to, že dnes ženy obecně rodí ve vyšším věku než tomu bylo na začátku sledovaného období. Jsme tak svědky poměrně velkého nárůstu počtu diagnostikovaných případů, neboť je dobře známo, že riziko výskytu DS roste s věkem matky. Otázka, kterou jsme si položili na začátku našeho výzkumu, zněla, zda je možné nárůst počtu případů DS vysvětlit pouze vyšším věkem populace rodiček nebo zda dochází k dlouhodobým trendům v incidenci této vrozené vady. Přednáška si klade za cíl ukázat specifické problémy, se kterými jsme se při analýze dat museli vypořádat.


Přednášející: Ondřej Vencálek, Přírodovědecká fakulta Univerzity Palackého v Olomouci

Místo: Učebna č. 222, Ústav informatiky AV ČR, Pod Vodárenskou věží 2, 182 07 Praha 8 - Ládví

Datum: Středa 3. června 2015

Čas: 13:30 hod

Designing prognostic models with the RLS feature selection

přidáno: 16. 2. 2015 5:32, autor: Zdeněk Valenta   [ aktualizováno 13. 4. 2015 2:39 ]

Data mining tools based on minimization of the convex and piecewise linear (CPL) criterion functions were developed and have been used by us for many years. The considered family of the CPL criterion functions can be linked to the concept of linear separability of multivariate data sets and to the perceptron theory [1]. The optimal vectors of parameters found as a result of the minimizing CPL criterion functions have been used for the purpose of the linear prognostic (regression) models design.

Two types of prognostic models are considered here: the interval regression [2] and the ranked regression [3]. Both of these models refer to the concept of linear separability. As a result the relaxed linear separability (RLS) method of feature subset selection can be used for  prognostic models design [4].

Feature selection problem is particularly important and challenging when the number of objects represented in a given learning set is low compared to a high number of features used to characterise these objects. Such situation typically occurs while exploring genomic data sets.  We have designed prognostic models with the RLS feature selection, on the basis of genetic data sets combined with censored survival time [2].

1. Bobrowski L. (2005). Eksploracja danych oparta na wypukłych i odcinkowo-liniowych funkcjach kryterialnych. (Data mining based on convex and piecewise linear (CPL) criterion functions) (in Polish), Białystok University of Technology

2. Bobrowski L, Łukaszuk T. (2012). Prognostic Modeling with High Dimensional and Censored Data, pp. 178 – 193 in: Advances in Data Mining, P. Perner (Ed.), Springer, Berlin
3. Bobrowski L., Łukaszuk T., Wasyluk H. (2007). Ranked modelling of liver diseases sequence, European Journal of Biomedical Informatics, Vol. 1, No. 1. (http://www.ejbi.org/articles/200711/30/1.html)
4. Bobrowski L. and Łukaszuk T. (2011). Relaxed Linear Separability (RLS) Approach to Feature (Gene) Subset Selection, pp. 103-118. In: Selected Works in Bioinformatics, Xuhua Xia (Ed.), InTech.: http://www.intechopen.com/articles/show/title/relaxed-linear-separability-rls-approach-to-feature-gene-subset-selection

Přednášející: Prof. Leon Bobrowski DSc, PhD. Computer Science Department,  Białystok University of Technology, Institute of  Biocybernetics and Biomedical Engineering, Polish Academy of Sciences, Warsaw, Poland
Místo: Učebna č. 222, Ústav informatiky AV ČR, Pod Vodárenskou věží 2, 182 07 Praha 8 - Ládví
Datum: Pátek 17. dubna 2015
Čas: 15:00 hod

Semináři bude předcházet Valná hromada členů ISCB ČR, která se sejde ve 14:30 hod. Na programu bude zpráva o činnosti, zpráva o hospodaření a informace o stavu transformace společnosti na zapsaný spolek (z.s.), kterou bychom rádi dokončili v tomto roce.

1-10 of 30