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CardioZoom

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High fidelity Cardiovascular Modeling from Super Fast Magnetic Resonance Imaging

Biophysical computational models of the cardiovascular system need to be adapted to each particular patient from clinical data. The state-of-the-art imaging method for assessing cardiovascular diseases is Magnetic Resonance Imagin... ver más

30/09/2025

RIJKSUNIVERSITEIT...

1M€

Presupuesto del proyecto: 1M€

Líder del proyecto

RIJKSUNIVERSITEIT GRONINGEN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2020-03-12

ERC-2019-STG: ERC Starting Grant Scope:Objectives

I+D

Cerrada

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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Duración del proyecto: 66 meses Fecha Inicio: 2020-03-12
Fecha Fin: 2025-09-30

Líder del proyecto

RIJKSUNIVERSITEIT GRONINGEN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 1M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Biophysical computational models of the cardiovascular system need to be adapted to each particular patient from clinical data. The state-of-the-art imaging method for assessing cardiovascular diseases is Magnetic Resonance Imaging (MRI), which is hence the preferred source of data for the personalization of the models. However, MRI is still not able to reliably image the kinematics of thin structures like cardiac valves and the arterial wall. Moreover, MRI measurements of the 3D kinematics of the heart is a challenging task. These restrictions hamper the clinical translation of patient-specific modeling. Therefore, a new paradigm for model personalization is urgently needed. The ambition of CardioZoom is to propose novel methods for biophysical parameter estimation in computational models of the heart, large vessels and valves using MRI data acquired in very short scan times. The approach will be based on the deep integration imaging and biophysical principles, relaxing the constraints of standard cardiovascular imaging implying long MRI scans. Extensive validations using experimental (phantom) data will be performed and tests on volunteer and patients data are planned. The findings of CardioZoom will allow obtaining clinically feasible, detailed characterizations of the cardiovascular system.

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