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A COMPREHENSIVE COMPUTER-AIDED DIGANOSIS (CAD) SYSTEM BASED ON RADIOLOGIC DIGITA...

A COMPREHENSIVE COMPUTER-AIDED DIGANOSIS (CAD) SYSTEM BASED ON RADIOLOGIC DIGITAL IMAGE BIOMARKERS FOR PROGNOSIS OF BREAST CANCER RELAPSE. (CAROL) EL CANCER DE MAMA ES EL MAS FRECUENTE EN LAS MUJERES. LA PRINCIPAL CAUSA DE MUERTE EN PACIENTES CON CANCER ES LA METASTASIS, QUE ES EL PROCESO POR EL CUAL LAS CELULAS CANCEROSAS SE PROPAGAN DESDE SU SITIO DE ORIGEN PRIMARIO Y CREC... ver más

01/01/2021

URV

193K€

Presupuesto del proyecto: 193K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD ROVIRA I VIRGILI No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 7

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01

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Participantes

URV

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD ROVIRA I VIRGILI

Total investigadores 7

Presupuesto del proyecto 193K€

Descripción del proyecto EL CANCER DE MAMA ES EL MAS FRECUENTE EN LAS MUJERES. LA PRINCIPAL CAUSA DE MUERTE EN PACIENTES CON CANCER ES LA METASTASIS, QUE ES EL PROCESO POR EL CUAL LAS CELULAS CANCEROSAS SE PROPAGAN DESDE SU SITIO DE ORIGEN PRIMARIO Y CRECEN EN SITIOS ADYACENTES O DISTANTES (METASTASIS A DISTANCIA). LAS METASTASIS A DISTANCIA DURANTE EL DIAGNOSTICO, O BIEN DEBIDO A LA RECAIDA DEL CANCER SUELEN SER INCURABLES, LO QUE PONE DE RELIEVE LA INSUFICIENCIA DE NUESTRA COMPRENSION DE SUS MECANISMOS. ACTUALMENTE, EXISTE UNA TENDENCIA IMPARABLE HACIA LA MEDICINA PERSONALIZADA PARA LOGRAR EL DIAGNOSTICO Y TRATAMIENTO, ASI COMO UN SEGUIMIENTO MAS EFICAZ DE CADA PACIENTE.LOS SISTEMAS DE DIAGNOSTICO ASISTIDO POR ORDENADOR (CAD) PARA LA DETECCION PRECOZ DEL CANCER DE MAMA MEDIANTE ANALISIS DE IMAGEN MEDICA DE MAMOGRAFIA, ECOGRAFIA, ELASTOGRAFIA, RESONANCIA MAGNETICA Y TOMOSINTESIS HAN DEMOSTRADO SU UTILIDAD EN LAS ULTIMAS DECADAS PARA LA DETECCION DE LESIONES.POR TANTO, ESTE PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO DESARROLLAR UN NUEVO SISTEMA CAD PARA AYUDAR A LOS MEDICOS A DETECTAR RAPIDAMENTE EL CANCER DE MAMA PARA SALVAR VIDAS Y DAR ESPERANZA A LAS MUJERES FRENTE AL CANCER DE MAMA. LA HIPOTESIS ES QUE, A PESAR DEL TREMENDO AVANCE DE LOS SISTEMAS CAD, LAS SOLUCIONES TECNOLOGICAS QUE PUEDEN PROPORCIONAR LA VISION ARTIFICIAL Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AUN NO HAN SIDO PLENAMENTE EXPLOTADAS EN EL AREA DE DIAGNOSTICO Y SEGUIMIENTO DEL CANCER DE MAMA. ESTAS TECNOLOGIAS PUEDEN UTILIZARSE PARA ENCONTRAR BIOMARCADORES VISUALES QUE MEJOREN EL DIAGNOSTICO DE DIFERENTES SUBTIPOS MOLECULARES DE CANCER DE MAMA, CENTRANDOSE ESPECIALMENTE EN LA CLASIFICACION DE LOS MISMOS SEGUN SU GRADO DE MALIGNIDAD. EL PROBLEMA ES QUE, UNA VEZ DIAGNOSTICADO EL TUMOR Y DADA LA GRAN VARIABILIDAD DE LAS PROGRESIONES CLINICAS, REALMENTE FALTAN BIOMARCADORES QUE CLASIFIQUEN EL TIPO DE CANCER Y PREDIGAN SU COMPORTAMIENTO.POR OTRA PARTE, LA ESTIMACION DEL CAMBIO DE DENSIDAD MAMARIA TRAS CIRUGIA O RADIOTERAPIA PARA LA DETECCION DE RECIDIVA LOCAL ES UN TEMA ABIERTO. NO HAY ESTUDIOS QUE EXAMINEN LA RELACION ENTRE LOS CAMBIOS EN LA DENSIDAD DE LA MAMOGRAFIA Y EL RIESGO GENETICO DE TOXICIDAD POR RADIACION. ESTO ABRE LA PUERTA A AVANCES REVOLUCIONARIOS EN EL TRATAMIENTO PERSONALIZADO, MEDIANTE EL ANALISIS DE LA DENSIDAD DEL TEJIDO MAMARIO ANTES Y DESPUES DE LA CIRUGIA O LA RADIOTERAPIA, PARA DESARROLLAR BIOMARCADORES PARA LA PREDICCION DE LA SUSCEPTIBILIDAD GENETICA A LOS EFECTOS ADVERSOS DE LA RADIOTERAPIA.LA DETERMINACION DE DICHOS BIOMARCADORES EN IMAGENES MAMOGRAFICAS ES CRUCIAL PARA EL MANEJO CLINICO DE LOS PACIENTES AL PERMITIR MEJORAR TANTO EL DIAGNOSTICO Y LA ESTADIFICACION COMO LA EVALUACION DE LA SUPERVIVENCIA, LA RESPUESTA AL TRATAMIENTO Y LA PREDICCION DE RECAIDAS POR METASTASIS. LA EVALUACION DE BIOMARCADORES PERSONALIZADOS Y PRECISOS OBTENIDOS DE DIFERENTES MODALIDADES DE IMAGEN PROPORCIONARA INFORMACION RELEVANTE PARA EL TRATAMIENTO POSTERIOR DE LOS PACIENTES, ESPECIALMENTE AQUELLOS CON PEOR PRONOSTICO O RIESGO DE RECURRENCIA.DADO QUE LOS MODELOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO QUE FORMAN PARTE DE UNA FAMILIA MAS AMPLIA DE METODOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO HAN EXPERIMENTADO UN GRAN PROGRESO RECIENTEMENTE, ESTE PROYECTO USARA Y DESARROLLARA BIOMARCADORES Y EXTRACTORES DE CARACTERISTICAS ESPECIALIZADAS BASADOS EN REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES (CNN) Y REDES ADVERSAS GENERATIVAS (GAN). OMPUTER-AIDED DIAGNOSIS\DEEP LEARNING\MACHINE LEARNING\ARTIFICIAL INTELLIGENCE\IMAGE PROCESSING\MEDICAL IMAGING\PATHOLOGY\RADIOLOGY

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