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TIN2013-43457-R

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CARACTERIZACION DE FIRMAS BIOLOGICAS DE GLIOBLASTOMAS MEDIANTE MODELOS NO-SUPERV...

CARACTERIZACION DE FIRMAS BIOLOGICAS DE GLIOBLASTOMAS MEDIANTE MODELOS NO-SUPERVISADOS DE PREDICCION ESTRUCTURADA BASADOS EN BIOMARCADORES DE IMAGEN EL GLIOBLASTOMA ES EL TIPO DE TUMOR AGRESIVO MAS FRECUENTE DEL SISTEMA NERVIOSO CENTRAL (SNC), LA SEGMENTACION Y ANALISIS DEL AREA TUMORAL Y PERI-TUMORAL ASI COMO LA CLASIFICACION DE LOS DISTINTOS SUB-TIPOS DE TEJIDOS ANORMALES TA... ver más

01/01/2013

UPV

80K€

Presupuesto del proyecto: 80K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 685

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2013-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 685

Presupuesto del proyecto 80K€

Descripción del proyecto EL GLIOBLASTOMA ES EL TIPO DE TUMOR AGRESIVO MAS FRECUENTE DEL SISTEMA NERVIOSO CENTRAL (SNC), LA SEGMENTACION Y ANALISIS DEL AREA TUMORAL Y PERI-TUMORAL ASI COMO LA CLASIFICACION DE LOS DISTINTOS SUB-TIPOS DE TEJIDOS ANORMALES TALES COMO EDEMA O NECROSIS, ES CRUCIAL PARA SEGUIR LA EVOLUCION DEL CRECIMIENTO DEL TUMOR DURANTE LA TERAPIA, LOS RESULTADOS PUBLICADOS SOBRE LA GRADACION Y PRONOSTICO DE ESTOS TUMORES CEREBRALES APOYANDOSE EXCLUSIVAMENTE EN CRITERIOS MORFOLOGICOS, ALTERACION DE LA SEÑAL Y REALCE DE LA LESION TRAS LA ADMINISTRACION DE UN AGENTE DE CONTRASTE NO PERMITEN ACTUALMENTE SUSTENTAR DE FORMA ADECUADA LA TOMA DE LA DECISIONES TERAPEUTICAS, YA QUE SU EFICACIA OSCILA ENTRE EL 55 Y EL 83%,LOS ESTUDIOS DE PERFUSION BASADOS EN IMAGENES DE RM PROPORCIONAN INFORMACION DE LA ALTERACION DE LA PROLIFERACION Y LA PERMEABILIDAD DE LOS VASOS TUMORALES, POR LO QUE EL ANALISIS CUANTITATIVO DE ESTOS BIOMARCADORES DE IMAGEN PUEDE REVELAR LA PRESENCIA DE FENOMENOS DE NEOANGIOGENESIS, VASCULOGENESIS Y HETEROGENEIDAD, ESTA INFORMACION PUEDE PERMITIR CARACTERIZAR DE FORMA ANATOMO-FUNCIONAL LAS DISTINTAS FIRMAS BIOLOGICAS DEL LAS DISTINTAS AREAS DEL VOLUMEN DE INTERES RELACIONADO CON EL TUMOR, QUE PROPORCIONE UNA MEJOR VALORACION RADIOLOGICA DE LA SITUACION DEL PACIENTE,PARA LOGRAR LA CARACTERIZACION DE ESTAS FIRMAS BIOLOGICAS, EN ESTE PROYECTO PROPONEMOS UN MODELO NO-SUPERVISADO DE PREDICCION ESTRUCTURADA BASADO EN BIOMARCADORES ANATOMICOS Y FUNCIONALES DE IMAGEN, QUE PERMITA SEGMENTAR EL VOLUMEN DE INTERES EN DISTINTOS TIPOS DE TEJIDO: TUMORAL DE MAYOR AGRESIVIDAD, TUMORAL DE MENOR AGRESIVIDAD, PARENQUIMA NORMAL, VASOS, EDEMA, NECROSIS Y LIQUIDO CEFALORRAQUIDEO, PARA ELLO, EVALUAREMOS Y OPTIMIZAREMOS EL PRE-PROCESO DE LAS IMAGENES TANTO ANATOMICAS COMO FUNCIONALES, Y OBTENDREMOS BIOMARCADORES DE PERFUSION MEDIANTE LOS MODELOS MONOCOMPARTIMENTAL Y BI-COPARTIMENTAL, CONSTRUIREMOS LAS IMAGENES MULTIPARAMETRICAS MEDIANTE LA COMBINACION DE CARACTERISTICAS ANATOMICAS Y BIOMARCADORES FUNCIONALES DE PERFUSION, REDUCIREMOS LA DIMENSIONALIDAD DEL ESPACIO DE CARACTERISTICAS MEDIANTE TRANSFORMACIONES NO-LINEALES, SOBRE EL ESPACIO RESULTANTE DEFINIREMOS UN MODELO PREDICTIVO ESTRUCTURADO BASADO EN CAMPOS ALEATORIOS DE MARKOV, CUYA INFERENCIA REALIZAREMOS DE FORMA NO SUPERVISADA, Y QUE PERMITIRA EXPLOTAR LAS RELACIONES LOCALES DE LAS IMAGENES, EXTENDEREMOS DICHO MODELO PARA OBTENER MAPAS NOSOLOGICOS A PARTIR DE SECUENCIAS DE RM DE LOS PACIENTES, ADQUIRIDAS EN INSTANTES TEMPORALES PREVIOS, COMO RESULTADO, OBTENDREMOS UN SISTEMA DE AYUDA A LA DECISION BASADO EN MAPAS NOSOLOGICOS QUE CARACTERICEN LAS FIRMAS BIOLOGICAS DE LOS TEJIDOS DEL VOLUMEN DE ESTUDIO, DE LOS QUE EVALUAREMOS EL VALOR PREDICTIVO RESPECTO A LA SUPERVIVENCIA GENERAL Y EL TIEMPO HASTA LA PROGRESION,CURIAM BT+ ESPERA DESARROLLAR UN SISTEMA COMPUTACIONAL QUE PERMITA A LOS EXPERTOS OBSERVAR DE FORMA INTUITIVA LAS FIRMAS BIOLOGICAS RELACIONADAS CON LA NEOANGIOGENESIS Y VASCULOGENESIS DE LOS TEJIDOS DE CEREBROS CON TUMORES DE TIPO GLIOBLASTOMA PRIMARIO, ADEMAS DE PRONOSTICAR LA AGRESIVIDAD DE LOS TUMORES ASI COMO LA SUPERVIVENCIA ESPERADA, ESTE SISTEMA PUEDE SUPONER UN INSTRUMENTO SOBRE EL CUAL IMPULSAR EL SEGUIMIENTO PERSONALIZADO DE ESTE COMPLEJO TIPO DE TUMORES, SISTEMAS DE AYUDA A LA DECISIÓN MÉDICA\ IMAGEN MÉDICA\ PREDICCIÓN ESTRUCTURADA\ APRENDIZAJE NO SUPERVISADO\ CUANTIFICACIÓN\ BIOMARCADORES\ IMAGEN FUNCIONAL DE RM\ SEGMENTACIÓN\ GLIOBLASTOMA

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