Laureatka swoją pracę „Opracowanie algorytmu do wyznaczenia parametrów pulsacji tętniczopochodnych prędkości przepływu krwi mózgowej w dziedzinie czasu i częstotliwości” przygotowała pod opieką dr inż. Agnieszki Urygi z Katedry Inżynierii Biomedycznej.
– Nasza współpraca rozpoczęła się już podczas pisania pracy inżynierskiej, która dotyczyła analizy sygnału ciśnienia wewnątrzczaszkowego. Wówczas zafascynowałam się badaniami sygnałów mózgowych oraz ich istotną rolą w poznawaniu mózgu i krążenia mózgowego – mówi Joanna Kotwica.
W swoich badaniach związanych z pracą magisterską przeprowadziła analizę retrospektywną na danych pozyskanych w ramach projektu Narodowego Centrum Nauki Sonata Bis „Analiza dynamicznej autoregulacji mózgowej w połączonej dziedzinie czasu i częstotliwości" realizowanego w latach 2013-2017 przez zespół Brain Lab kierowany przez prof. Magdalenę Kasprowicz.
Groźne udary
Mózg stanowi jedynie ok. 2% masy naszego ciała, ale otrzymuje 15-20% całkowitej pojemności minutowej serca. Podkreśla to, jak ważne dla organizmu jest zachowanie prawidłowego przepływu krwi mózgowej. Choroby naczyń mózgowych są jednym z najpoważniejszych współczesnych problemów zdrowotnych. Zgodnie z danymi Światowej Organizacji Zdrowia udary mózgu są drugą najczęstszą przyczyną śmierci – w 2019 r doszło do 12,2 mln udarów mózgu, z czego 6,66 mln zakończyło się zgonem.
Zakres pracy naszej laureatki obejmował opracowanie algorytmu w języku Python, służącego do oceny parametrów pulsacji tętniczopochodnych w dziedzinie czasu i częstotliwości. Zbadała ona hipotezę mówiącą, że amplituda oraz współczynnik pulsacyjności (ang. pulsatility index, PI) wyznaczone z wykorzystaniem analizy spektralnej są niedoszacowane w przypadku pulsacji prawidłowych (w normokapnii). Dodatkowo, porównała także parametry uzyskane w hiperkapnii (stan zwiększonego stężenia dwutlenku węgla we krwi tętniczej) i normokapnii.
– Największym wyzwaniem było poszukiwanie najbardziej optymalnych, uniwersalnych dla wszystkich sygnałów, metod ich analizy, tj. np. dobór parametrów filtrów cyfrowych lub okien czasowych. Jak wiemy, sygnały biologiczne są sygnałami niestacjonarnymi, a ich parametry w krótkim czasie mogą się zmienić – wyjaśnia Joanna Kotwica. – Nie bez wpływu pozostaje również zmienność osobnicza, wynikająca z różnic anatomicznych i fizjologicznych. Nie stanowi to większego problemu w dziedzinie czasu, natomiast w dziedzinie częstotliwości często powoduje utratę informacji. W pracy próbowałam przeanalizować ten problem i zaproponować metryki do oceny rozbieżności – dodaje.
Pełna treść artykułu: https://pwr.edu.pl/uczelnia/aktualnosci/praca-dyplomowa-absolwentki-pwr-z-prestizowa-nagroda-13547.html