Hola,
¿eres nuevo aquí?

Regístrate gratis y conecta tu empresa con financiación pública, partners y proyectos.

Tengo cuenta

Regístrate

Ver video

RTI2018-096333-B-I00

Financiado

COMPUTACION DE LA IMAGEN PARA LA MEJORA DE LA RADIOMICA DEL CANCER DE MAMA

EL CRIBADO DEL CANCER DE MAMA HA TENIDO UN IMPACTO IMPORTANTE EN LA REDUCCION DE LA MORTALIDAD, EN LOS PROGRAMAS DE CRIBADO LA MAMOGRAFIA (MG) ES LA MODALIDAD MAS UTILIZADA PARA SU DIAGNOSTICO, AUNQUE EN CIERTOS PACIENTES OTRAS MO... ver más

01/01/2018

UDG

150K€

Presupuesto del proyecto: 150K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 227

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

0% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

UDG

Lider

Conecta tu I+D

¿Tienes un proyecto y buscas un partner? Gracias a nuestro motor inteligente podemos recomendarte los mejores socios y ponerte en contacto con ellos. Te lo explicamos en este video

Proyectos interesantes

RTC-2015-3287-1 Desarrollo de un algoritmo diagnóstico multimodal incluyendo... 193K€ Cerrado

PDC2022-133383-I00 PLATAFORMA POTENCIADA POR IA PARA EL DIAGNOSTICO DE SUBTIPOS... 129K€ Cerrado

TIN2011-23704 M3CAD. MULTI-MODALITY AND MULTI-VIEW MAMMOGRAPHIC COMPUTER A... 15K€ Cerrado

TED2021-130081B-C21 A COMPREHENSIVE COMPUTER-AIDED DIGANOSIS (CAD) SYSTEM BASED... 193K€ Cerrado

MONOBREAST Low-dose breast CT with monochromatic x-ray sources 150K€ Cerrado

PID2021-123390OB-C22 EXPERIMENTOS PRECLINICOS PARA EL DESARROLLO Y OPTIMIZACION D... 164K€ Cerrado

Líder del proyecto

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

Total investigadores 227

Presupuesto del proyecto 150K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL CRIBADO DEL CANCER DE MAMA HA TENIDO UN IMPACTO IMPORTANTE EN LA REDUCCION DE LA MORTALIDAD, EN LOS PROGRAMAS DE CRIBADO LA MAMOGRAFIA (MG) ES LA MODALIDAD MAS UTILIZADA PARA SU DIAGNOSTICO, AUNQUE EN CIERTOS PACIENTES OTRAS MODALIDADES COMO LA RESONANCIA MAGNETICA (RM) O LA ECOGRAFIA (US) OBTIENEN INFORMACION COMPLEMENTARIA,LA CERTEZA ABSOLUTA ACERCA DE UN HALLAZGO SE OBTIENE AL REALIZAR UNA BIOPSIA, LOS PATOLOGOS ANALIZAN ESTA MUESTRA PARA EVALUAR EL TIPO DE TUMOR, CRECIMIENTO, CLASIFICACION, AGRESIVIDAD Y OTROS DATOS CLINICOS QUE SE UTILIZARAN NO SOLO PARA EL DIAGNOSTICO SINO TAMBIEN PARA DEFINIR EL TRATAMIENTO MAS ADECUADO,ES AMPLIAMENTE ACEPTADO QUE EL TRATAMIENTO DEL CANCER DE MAMA NO SOLO DEPENDE DE LA ETAPA EN LA QUE SE HA DETECTADO, SINO TAMBIEN DE SU ESTRUCTURA MOLECULAR, YA QUE ALGUNOS CANCERES SON MAS AGRESIVOS QUE OTROS, POR EJEMPLO, EL CANCER DE MAMA TRIPLE NEGATIVO (TNBC) ES UNO DE LOS MAS AGRESIVOS PARA EL CUAL TAMBIEN ES DIFICIL ENCONTRAR UN TRATAMIENTO EFECTIVO, EXISTE TAMBIEN EVIDENCIA QUE LAS CARACTERISTICAS DE IMAGEN PODRIAN APORTAR INFORMACION SIGNIFICATIVA PARA DISCRIMINAR SUBTIPOS MOLECULARES,HIPOTESIS:LA PRINCIPAL HIPOTESIS DE ICEBERG ES QUE LAS CARACTERISTICAS DE IMAGEN OBTENIDAS MEDIANTE EL USO DE METODOS DE COMPUTACION DE IMAGEN MEDICA PUEDEN PROPORCIONAR SUFICIENTE PODER DISCRIMINATIVO PARA PREDECIR LOS SUBTIPOS DE CANCER DE MAMA, LOS METODOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO, ESPECIALMENTE LAS REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES, JUNTO CON LA MEJORA DE LAS GPU HAN AUMENTADO LA CAPACIDAD DE EXTRAER CARACTERISTICAS MAS RICAS Y APRENDER MODELOS MAS PROFUNDOS, EN LAS IMAGENES DE MAMA ESTO PUEDE SER CRUCIAL PARA MEJORAR EL RENDIMIENTO DE LOS METODOS ACTUALES, PERO TAMBIEN PARA EXTRAER CARACTERISTICAS RADIOLOGICAS NOVEDOSAS Y MAS COMPLEJAS PARA AYUDAR A PREDECIR LOS TIPOS DE CANCER DE MAMA, ESTO TENDRIA UN IMPACTO EN EL CRIBADO: MEJORAR EL DIAGNOSTICO PRECOZ, REDUCIR BIOPSIAS Y TASAS DE RECURRENCIA Y PERMITIR UN TRATAMIENTO MAS RAPIDO, PERSONALIZADO Y ESPECIFICO,OBJETIVO: DESARROLLAR NUEVAS CARACTERISTICAS RADIOLOGICAS (RADIOMICA) BASADAS EN EL ANALISIS DE IMAGENES DE MAMA TENIENDO EN CUENTA LESIONES Y ESTRUCTURA DEL TEJIDO GLANDULAR, CON ESTAS CARACTERISTICAS SE DESARROLLARAN METODOS PARA LA DETECCION Y CLASIFICACION DE SUBTIPOS MOLECULARES DE CANCER DE MAMA, ESPECIALMENTE TNBC, LOS ALGORITMOS SE BASARAN EN TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO, UTILIZANDO GPUS DE ULTIMA GENERACION Y PARADIGMAS CENTRADOS EN LAS REDES ADVERSARIALES Y REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES (CNN),AUNQUE EN SU MAYORIA EL EQUIPO PERTENECE A LA UNIVERSIDAD DE GIRONA, PARA DESARROLLAR ICEBERG HEMOS FORMADO UN EQUIPO MULTIDISCIPLINARIO DE EXPERTOS EN VISION Y ANALISIS DE IMAGENES, ONCOLOGIA Y RADIOLOGIA DE CENTROS DE INVESTIGACION Y HOSPITALES ESPAÑOLES E INTERNACIONALES,RESULTADOS ESPERADOS: PROTOTIPO Y APLICACION WEB QUE IMPLEMENTEN LAS HERRAMIENTAS DESARROLLADAS EN EL PROYECTO PARA EL ANALISIS DE LA TOMOSINTESIS, MG, MRI Y US, EL OBJETIVO DE LAS HERRAMIENTAS ES EXTRAER Y COMBINAR INFORMACION RADIOMICA PARA DISCRIMINAR SUBTIPOS DE CANCER DE MAMA BASANDOSE UNICAMENTE EN LA INFORMACION DE LA IMAGEN, ESTAS HERRAMIENTAS SE EVALUARAN CLINICAMENTE CON DATOS DISPONIBLES PUBLICAMENTE, PERO TAMBIEN CON DATOS LOCALES DE DIFERENTES SISTEMAS Y FABRICANTES PARA ESTUDIAR SU ROBUSTEZ E IMPACTO EN LA MEJORA DEL DIAGNOSTICO DE CANCER DE MAMA, ANÁLISIS DE IMAGEN MÉDICA\CANCER DE MAMA\DEEP LEARNING\RADIOLOGÍA\SISTEMAS INFORMÀTICOS DE AYUDA AL DIAGNÓ

Conecta tu I+D

Entra hoy

¿Olvidé mi contraseña?

Financiación

Empresas

CTIs/Universidades

Proyectos

Investigadores