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PDC2021-121644-I00

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VALIDACION CLINICA Y PLAN DE ACCESO AL MERCADO DE UN SISTEMA CAD BASADO EN DEEP...

VALIDACION CLINICA Y PLAN DE ACCESO AL MERCADO DE UN SISTEMA CAD BASADO EN DEEP LEARNING PARA LA DETECCION Y CLASIFICACION DE LESIONES COLORRECTALES EN TIEMPO REAL EL CANCER COLORRECTAL CONSTITUYE EL SEGUNDO TUMOR MAS FRECUENTE EN ESPAÑA PARA AMBOS SEXOS, CON UNA INCIDENCIA ESTIMADA EN 2020 DE 18.187 CASOS EN MUJERES Y 26.044 CASOS EN HOMBRES. ADEMAS, SEGUN DATOS DE 2018, EL CANCER COLORRECT... ver más

01/01/2021

UVIGO

75K€

Presupuesto del proyecto: 75K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDADE DE VIGO No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 409

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDADE DE VIGO No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 409

Presupuesto del proyecto 75K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL CANCER COLORRECTAL CONSTITUYE EL SEGUNDO TUMOR MAS FRECUENTE EN ESPAÑA PARA AMBOS SEXOS, CON UNA INCIDENCIA ESTIMADA EN 2020 DE 18.187 CASOS EN MUJERES Y 26.044 CASOS EN HOMBRES. ADEMAS, SEGUN DATOS DE 2018, EL CANCER COLORRECTAL FUE EL SEGUNDO TIPO DE TUMOR CON MAYOR MORTALIDAD.ESTA PATOLOGIA SE SUELE INICIAR A PARTIR DE LESIONES NEOPLASICAS, CONOCIDAS COMO POLIPOS, CON DISTINTO GRADO DE MALIGNIDAD. ES POR ELLO QUE EL EMPLEO DE ENDOSCOPIAS DE COLON (COLONOSCOPIAS) RESULTA UNA HERRAMIENTA FUNDAMENTAL EN LA PREVENCION DE ESTE TIPO DE CANCER, PUES PERMITE DETECTAR LA PRESENCIA DE POLIPOS EN PACIENTES E, INCLUSO, RESECARLOS PARA IMPEDIR UN DESARROLLO MALIGNO O PARA REALIZAR UN ANALISIS HISTOLOGICO CON EL CUAL DETERMINAR SU GRADO DE MALIGNIDAD.POLYDEEP ES UN SISTEMA DESARROLLADO EN EL MARCO DE UN PROYECTO FINANCIADO EN LA CONVOCATORIA RETOS DE LA SOCIEDAD 2017, DIRIGIDO AL DIAGNOSTICO ASISTIDO POR ORDENADOR (CAD, COMPUTER AIDED DIAGNOSIS) DE POLIPOS COLORRECTALES QUE, A PARTIR DE IMAGEN ENDOSCOPICA Y ACTUANDO EN TIEMPO REAL, ES CAPAZ DE DETECTAR, LOCALIZAR Y CLASIFICAR POSIBLES POLIPOS EXISTENTES. PARA ELLO, POLYDEEP EMPLEA TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DL, DEEP LEARNING).EL EQUIPO INVENTOR HA DESARROLLADO ADEMAS DOS PRODUCTOS TECNOLOGICOS ADICIONALES (PIBA Y LIVIA) QUE SIRVEN DE BASE PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS SIMILARES, PUDIENDO SER EXPLOTADOS COMERCIALMENTE DE FORMA INDEPENDIENTE. PIBA (POLYP IMAGE BANK) ES UN REPOSITORIO DE VIDEOS E IMAGENES DE COLONOSCOPIAS ANOTADOS MANUALMENTE Y CON DATOS HISTOLOGICOS DE POLIPOS, Y LIVIA (LIVE VIDEO ANALYSIS), UN FRAMEWORK PARA EL DESARROLLO DE APLICACIONES CAD CAPAZ DE PROCESAR Y ALTERAR VIDEO EN TIEMPO REAL.EL OBJETIVO GENERAL DEL PROYECTO POLYDEEPADVANCE ES LOGRAR LA PUESTA EN EL MERCADO DE DICHOS PRODUCTOS, A TRAVES DE LA CONSECUCION DE LOS SIGUIENTES OBJETIVOS ESPECIFICOS:- CONCLUIR LA VALIDACION CLINICA DEL PROTOTIPO DE POLYDEEP.- REALIZAR UN PLAN DE NEGOCIO DETALLADO QUE ABORDE LA COMERCIALIZACION DE ESTOS PRODUCTOS TANTO EN EL AMBITO ASISTENCIAL COMO DOCENTE, ANALIZANDO LA POSIBILIDAD DE CONSTITUCION DE UNA EMPRESA DE BASE TECNOLOGICA.- LLEVAR A CABO REUNIONES CON ENTIDADES Y EMPRESAS QUE POTENCIALMENTE PUEDAN SER CLIENTES O SOCIOS POTENCIALES PARA HACER EFECTIVA SU TRANSFERENCIA AL SECTOR PRODUCTIVO Y TRASLACION A LA PRACTICA CLINICA. IAGNOSTICO ASISTIDO POR COMPUTADOR\APRENDIZAJE PROFUNDO\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\CANCER COLORRECTAL\COLONOSCOPIA

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