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PID2019-104358RB-I00

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METODOS PARA EL DIAGNOSTICO Y PRONOSTICO ASISTIDOS POR COMPUTADOR DE ENFERMEDADE...

METODOS PARA EL DIAGNOSTICO Y PRONOSTICO ASISTIDOS POR COMPUTADOR DE ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS MEDIANTE ANATOMIA COMPUTACIONAL, GENETICA EN IMAGEN Y DEEP-LEARNING LAS ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS FORMAN UN GRAN GRUPO DE DESORDENES NEUROLOGICOS CON EXPRESIONES CLINICAS HETEROGENEAS QUE AFECTAN A CONJUNTOS ESPECIFICOS DE NEURONAS EN SISTEMAS ANATOMICOS CON FUNCIONES CONCRETAS, LA INVESTIGA... ver más

01/01/2019

UNIZAR

49K€

Presupuesto del proyecto: 49K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA. OFICINA DE TRANSFERE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UNIZAR

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA. OFICINA DE TRANSFERE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 49K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LAS ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS FORMAN UN GRAN GRUPO DE DESORDENES NEUROLOGICOS CON EXPRESIONES CLINICAS HETEROGENEAS QUE AFECTAN A CONJUNTOS ESPECIFICOS DE NEURONAS EN SISTEMAS ANATOMICOS CON FUNCIONES CONCRETAS, LA INVESTIGACION SE CENTRA EN LAS ENFERMEDADES DE ALZHEIMER, PARKINSON, HUNTINGTON Y LA ELA, QUE SON LAS FORMAS MAS FRECUENTES DE NEURODEGENERACION, SURGEN POR RAZONES TODAVIA DESCONOCIDAS Y EVOLUCIONAN HACIA UNA CONDICION COGNITIVA DEVASTADORA, EL FACTOR DE RIESGO MAS CONSISTENTE EN EL DESARROLLO DE ESTOS DESORDENES ES LA EDAD, EN LAS PROXIMAS GENERACIONES, SE PREVE QUE LA PROPORCION DE INDIVIDUOS ANCIANOS SE DOBLE Y, CON ELLO, LA PROPORCION DE PERSONAS QUE SUFRAN ALGUNA CLASE DE DESORDEN NEURODEGENERATIVO, ESTA PREDICCION ESTA MOTIVANDO UNA PREOCUPACION CRECIENTE EN LA COMUNIDAD MEDICA, DEBIDO AL IMPACTO EMOCIONAL, FISICO Y FINANCIERO DE ESTAS ENFERMEDADES INCAPACITADORAS EN PACIENTES, CUIDADORES Y EL SISTEMA SANITARIO,GRAN PARTE DE LA INVESTIGACION CONTRA LA NEURODEGENERACION TRABAJA EN EL DESARROLLO DE FORMAS DE DIAGNOSTICAR LA CAUSA TAN PRONTO COMO SEA POSIBLE, EL DESARROLLO DE TERAPIAS PREVENTIVAS SE VE IMPEDIDO POR LAS LIMITACIONES DE NUESTRO CONOCIMIENTO EN LAS CAUSAS Y MECANISMOS QUE SUBYACEN A LAS ENFERMEDADES, SE NECESITAN BIOMARCADORES DE IMAGEN Y GENETICOS CON MODELOS PREDICTIVOS PRECISOS DE LOS RATIOS DE DECLIVE COGNITIVO EN AQUELLOS INDIVIDUOS QUE EXHIBAN UN DETERIORO PRE-CLINICO, PRODROMAL O CLINICO,EL DIAGNOSTICO DE ESTAS ENFERMEDADES ES COMPLICADO, DEBIDO A LAS GRANDES CANTIDADES DE INFORMACION QUE DEBEN SER ANALIZADAS, TAMBIEN ES SUBJETIVO, DEBIDO A LA FALTA DE CONOCIMIENTO DE LOS MECANISMOS QUE GOBIERNAN LA APARICION Y EVOLUCION DE LAS ENFERMEDADES, EL PRONOSTICO DE LA CONVERSION A UNA CONDICION MAS SEVERA ES INCLUSO MAS COMPLEJO, YA QUE EL MEDICO NECESITA COMPARAR LAS VARIABLES DISPONIBLES CON LAS DE PACIENTES QUE MUESTRAN UNA PRESENTACION SIMILAR, URGEN AQUELLOS SISTEMAS COMPUTACIONALES QUE FACILITEN EL DIAGNOSTICO Y LA PREDICCION DE LA CONDICION DEL PACIENTE PARA AYUDAR A LOS MEDICOS A IDENTIFICAR LAS MEJORES OPCIONES DE TRATAMIENTO PARA CADA PACIENTE Y EVALUAR EL EFECTO DE LOS TRATAMIENTOS A PARTIR DE LOS CAMBIOS EN LOS INDICADORES DE LA ENFERMEDAD, CON LA EXPLOSION DE LAS TECNICAS DE DEEP-LEARNING, EL PAPEL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ESTA VIENDO INCREMENTADA SU RELEVANCIA EN SISTEMAS ASISTIDOS POR COMPUTADOR CON HERRAMIENTAS MUY POTENTES PARA EL DIAGNOSTICO Y EL PRONOSTICO,EL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES EL DESARROLLO DE HERRAMIENTAS COMPUTACIONALES PARA EL DIAGNOSTICO Y PRONOSTICO EN ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS, NOS CENTRAREMOS EN EL DESARROLLO DE TECNICAS COMPUTACIONALES PARA LA BUSQUEDA DE BIOMARCADORES, LA ELECCION DE LA CLASE DE NEURODEGENERACION DADA LA CONDICION ACTUAL DEL PACIENTE, Y LA PREDICCION DE CUESTIONES DE IMPORTANCIA EN LA EVALUACION DE LA EVOLUCION DE LA ENFERMEDAD, TRATAREMOS ESTOS PROBLEMAS UTILIZANDO DEEP-LEARNING PRESTANDO ATENCION A LA COMPARACION CON MACHINE LEARNING CONVENCIONAL Y LA INTERPRETABILIDAD DE LOS MODELOS, EN ESTE PROYECTO, NOS ACERCAMOS AL AREA DE LA MEDICINA PERSONALIZADA, CON EL OBJETIVO DE ENCONTRAR BIOMARCADORES FIABLES Y ESTABLES QUE, COMBINADOS CON SISTEMAS COMPUTACIONALES POTENTES, SEAN CAPACES DE PROPORCIONAR UNA ALTA SENSITIVIDAD Y ESPECIFICIDAD EN INDIVIDUOS ACERCANDONOS ASI A LA CREACION DE PERFILES PERSONALIZADOS PARA UNA VALORACION PRECISA DEL RIESGO DE DESARROLLO DE LA ENFERMEDAD, EVOLUCION Y RESPUESTA AL TRATAMIENTO, ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS\DIAGNOSTICO Y PRONOSTICO ASISTIDO POR CO\APRENDIZAJE PROFUNDO\BIOMARCADORES\GENETICA EN IMAGEN\NEUROANATOMIA COMPUTACIONAL

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