Spatio- temporala signaler, signaler som tar hänsyn både till tids- och rumsaspekter, är svåra att analysera och har därför hittills varit ovanliga inom medicinska användningsområden. Men i takt med att spatio- temporala signaler blir allt mer förekommande ökar behovet av modeller som kan analysera den uppmätta informationen.
”Målet är användarvänliga system som läkare och annan sjukvårdspersonal utan problem kan tolka på rätt sätt.”
Det säger Jun Yu, docent vid biostokastikum på SLU i Umeå och ansvarig för projektet Utveckling av Biostokastiska Metoder för Analys av Spatio- temporala Signaler. Resultatet av projektets arbete ska ligga till grund för andra projekt och kunna användas bland annat inom muskelfysiologi och karakterisering av cancertumörer, men Yus arbete handlar främst om biostokastisk metodutveckling.
Med stokastiska modeller menar man att de tar hänsyn till slumpelement. Yu berättar att mycket av arbetet handlar om att särskilja brus från väsentliga data.
”Brus är alla former av störningar och felmätningar” förklarar han, ”i teorin finns inget brus, men när man mäter i praktiken är det omöjligt att undvika.”
Tidigare och pågående forskning inom både musklernas fysiologi och karaktären hos olika cancertumörer har i vissa fall begränsats av att de mätmetoder som använts inte varit tillräckligt tillförlitliga. En utveckling av stokastiska modeller och statistiska metoder som gör det möjligt att med större säkerhet tolka de spatio- temporala signalerna från olika mätinstrument skulle bland annat kunna användas för att bestämma individuella stråldoser vid cancerbehandling. Jun Yu berättar att projektet är starkt sammankopplat med andra projekt inom forskning och utveckling inom radiofysik och medicinsk teknik. För tillfället är de tre personer som arbetar i Yus projekt och intresset och behovet av deras arbete är stort.
Yu beskriver den praktiska biten av sitt arbete med att hitta nya metoder.
”Först tittar vi i regel på befintlig litteratur” säger han, ”det är onödigt att prova något som redan misslyckats. Sedan tittar vi på den aktuella datans egenskaper och försöker använda den kunskap vi besitter för att anpassa metoden efter behovet.”
Sedan ska metoden utvärderas och då använder man sig av en kombination av simuleringsstudier och riktig data.
”Det är en verifieringsmetod” förklarar Yu, ”går det bra tillämpar vi metoden på riktig data men utmaningen ligger i att få den simulerade datan så nära verkligheten som möjligt.”
Svårigheten med arbetet är just komplikationer som uppstår med insamlade data men utvecklingen går hela tiden framåt. Och marknaden väntar med spänning.
Idag finns flera avancerade analysmetoder som ger användarna mer information än vad som är möjligt att tolka manuellt. De matematiska statistiska modeller Yu och hans kollegor arbetar med att ta fram är en förutsättning för att dessa tekniker ska kunna få genomslag och användas praktiskt. Framtiden ligger i projektets händer.
CMTF, c/o Tillämpad fysik och elektronik
Umeå universitet, 901 87 Umeå
Tel: +46 (0)90-786 96 38.
E-post: Britt Andersson.
