Profil uživatele

Základní info

Koucký Miroslav
doc. RNDr. Miroslav Koucký, CSc.
...
48 535 2888

Během semestru obvykle každé úterý, 10:30–12:00

budova G, 4. patro
KAP
vedoucí katedry, docent

Profesní životopis

Multiple Breath Washout test

Vyšetření funkce periferních chemoreceptorů – analýza ventilační odpovědi na hyperoxii

Periferní chemoreceptory (karotická tělíska) hrají významnou roli v (chemické) regulaci dýchání. Jejich dysfunkce se může uplatňovat u některých patologií dětského věku jako například syndrom náhlého úmrtí kojenců (SIDS) [1,2] či apnoe z nezralosti. Dále se mohou podílet i na patogenezi různých kardiovaskulárních onemocnění [3]. Pro hodnocení funkce karotických tělísek byly historicky vyvinuty různé testy, které jsou založeny na hodnocení ventilační odpovědi na hyperoxii (tzv. periferní chemodenervace, např. Dejourův test). Jejich uplatnění v klinické praxi však zatím zůstává mizivé. Jedním z důvodů je nedostupnost jednoduchého nástroje pro takovéto testování. Dalším důvodem je i nedostatek dat o klinické relevanci takto získaných výsledků.

Na Pediatrické klinice 2. LF UK a FN Motol se dlouhodobě věnujeme různým aspektům ventilační funkce plic kojenců a malých dětí. V souvislosti se zavedením nové vyšetřovací metody – testu vícedechového vyplavování dusíku z plic (N2-MBW), jsme se začali věnovat i ventilační odpovědi na hyperoxii. V rámci disertační práce autora [4] a navazujícího grantového projektu FN Motol (Moderní terapie IG 9776/2) byl vyvinut software umožňující jednoduchým způsobem hodnotit ventilační odpověď pacienta na hyperoxii a tím i posoudit funkčnost periferních chemoreceptorů. Software využívá data získaná během testu vícedechového vyplavování dusíku z plic (N2-MBW) a v rámci off-line analýzy umožňuje posoudit změny ventilace během normoxie (pre-washout fáze) a hyperoxie (wash-out fáze). Tato nadstavbová analýza žádným způsobem nekomplikuje samotné měření N2-MBW, naopak umožňuje získat další potencionálně relevantní údaje o pacientovi. Software lze též modifikovat pro analýzu relevantních dat (ventilace za normoxických a hyperoxických podmínek) dostupných v jiném formátu.

 Ačkoliv nejsou v současné době k dispozici detailní informace o klinickém významu analýzy ventilační odpovědi na hyperoxii a nejsou též k dispozici věkově specifické normy, domníváme se, že tyto informace mohou dokreslit funkční stav dýchacího traktu dítěte a mohou být pro některé kolegy zajímavé. Testování tohoto software na reálných pacientech také může přispět k pozdějšímu využití testu v klinické praxi (sesbírání dat o jeho klinickém přínosu pro konkrétní pacienty). Nově vytvořený software tedy dáváme tedy k dispozici a oceníme jakoukoliv zpětnou vazbu. Upozorňujeme však, že v současné době se nejedná o plně zavedený diagnostický nástroj a jeho využití v klinické praxi je limitované.

Literatura:

[1] MacFarlane PM, Ribeiro AP, Martin RJ: Carotid chemoreceptor development and neonatal apnea. Respir Physiol Neurobiol. 2013 Jan 1;185(1):170-6.

[2] Porzionato A, Macchi V, Stecco C, De Caro R. The carotid body in Sudden Infant Death Syndrome, Respir Physiol Neurobiol. 2013 Jan 1;185(1):194-201.

[3] Garvey JF, Taylor CT, McNicholas WT. Cardiovascular disease in obstructive sleep apnoea syndrome: the role of intermittent hypoxia and inflammation. Eur Respir J. 2009 May;33(5):1195-205.

[4] Koucký Václav. Detekce časných patofyziologických změn dýchání u dětí s chronickým plicním onemocněním. Praha, 2020. 132s, 0 příl. Dizertační práce. Univerzita Karlova, 2. lékařská fakulta, Pediatrická klinika 2. LF UK a FN Motol. Vedoucí práce prof. MUDr. Petr Pohunek, CSc.

 

Výuka a závěrečné práce

Náhodné grafy

Důležitou charakteristikou algoritmů je jejich průměrná složitost, kterou lze chápat jako odhad průměrné doby nutné k vyřešení úlohy předepsaného rozsahu při použití uvažovaného algoritmu. Exaktní stanovení této charakteristiky obvykle není možné, proto se používají empirické testy, které zjišťují chování algoritmů na náhodně vygenerovaných vstupních datech.

Cíl práce:

  • Student se seznámí se základy teorie grafů a s vybranými grafovými algoritmy.
  • Vytvoří software pro generování náhodných grafů (ne/orientovaných, hranově ne/ohodnocených), které slouží jako testovací data grafových algoritmů.
Empirické testování vybraných grafových algoritmů

Empirické testy se často využívají při analýze tzv. průměrného chování algoritmů.

Cíl práce:

  • Seznámit se základy statistického zpracování dat (např. lineární regrese, metoda nejmenších čtverců apod.).
  • Seznámit se s vybranými grafovými algoritmy (minimální kostra, maximální tok atd.).
  • Vytvoření software implementující zvolené algoritmy na PC. Provedení empirických testů, analýza průměrného chování.
Turingovy stroje

Cíl práce:

  • Vytvořit software pro názornou prezentaci Turingových strojů.