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Personalized intracranial aneurysm rupture prognosis using Simulation-Based 4D Flow MRI and Machine Learning

Description du projet

Cadre d’imagerie basé sur la simulation pour évaluer le risque de rupture d’anévrisme intracrânien

L’anévrisme intracrânien non rompu (UIA pour «unruptured intracranial aneurysm») est un trouble cérébrovasculaire relativement fréquent. Un nombre considérable de patients présentent un risque élevé de rupture d’anévrisme, une affection potentiellement mortelle. L’objectif principal du projet Sim4DFlow, financé par l’UE, est de développer un nouveau cadre d’imagerie basé sur la simulation qui intègre les techniques de calcul avancées de l’imagerie par résonance magnétique (IRM) 4D, de l’apprentissage automatique (AA) et de la mécanique des fluides numérique (MFN). L’identification des facteurs contribuant à la rupture de l’UIA et l’application de l’IRM à flux 4D, des algorithmes d’AA et des modèles de MFN permettront une quantification avancée de l’évaluation du risque de rupture personnelle chez les patients atteints d’UIA.

Objectif

Unruptured intracranial aneurysm (UIA) is a severe, relatively common cerebrovascular disorder in the general population. Although such aneurysms are mostly asymptomatic and may not burst, a considerable number of UIA patients remain on a high risk of aneurysm rupture, a serious life-threatening condition. Thus, is crucial to decide the timing and type (clipping, coils, and/or stent, flow diverter) of surgical intervention. However, the optimal management strategy of UIA is still open to clinical debate, with recommendations for elective repair after diagnosis based primarily on the aneurysm size and location.
While cardiovascular flow imaging has strong potential to provide the required information for surgical decision-making, currently, flow imaging and assessment is not sufficient to reliably predict rupture and quantitatively assess the risk of haemorrhage. By identifying factors contributing to UIA rupture and by incorporating advanced computational techniques, i.e. 4D flow magnetic resonance imaging (MRI), machine learning (ML) algorithms, and computational fluid dynamics (CFD) models, this project will technologically advance quantification of rupture risk assessment on an UIA patient-specific basis.
This project, Sim4DFlow, core technological aim is to develop a novel simulation-based imaging framework that can integrate the advanced computational techniques of 4D flow MRI, ML, and CFD. Subsequently, Sim4DFlow will test and validate the framework prognostic capacity in the laboratory setting against relevant data of UIA patients.

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-WF-2018-2020

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

UNIVERSITY OF CYPRUS
Contribution nette de l'UE
€ 157 941,12
Adresse
AVENUE PANEPISTIMIOU 2109 AGLANTZI
1678 Nicosia
Chypre
Région
Κύπρος Κύπρος Κύπρος
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 157 941,12