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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Biomechanical modelling and computational imaging to identify different causes of back pain in large epidemiological studies

Descripción del proyecto

Nuevos algoritmos de análisis de imágenes para identificar las causas de la dorsalgia crónica

El dolor de espalda crónico es una de las principales causas de discapacidad en todo el mundo y cuyo origen puede ser biomecánico, inflamatorio, neurológico o psicológico. Las técnicas de imagenología y evaluación convencionales no permiten identificar una causa concreta de esta afección, pero los modelos biomecánicos son capaces de distinguir entre diferentes causas. El objetivo del proyecto iBack-epic, financiado con fondos europeos, es utilizar nuevas técnicas de análisis de imágenes para identificar las causas biomecánicas e inflamatorias del dolor de espalda en una gran cohorte de participantes. En esta investigación se emplearán nuevos algoritmos de segmentación y marcaje de la columna basados en el aprendizaje profundo para calcular variables biomecánicas, funcionales y morfométricas individuales de la columna vertebral. Las variables cuantitativas derivadas de imágenes ayudarán a diferenciar entre el envejecimiento normal y la degeneración patológica, así como a identificar las afecciones relacionadas con el desarrollo del dolor de espalda crónico.

Objetivo

Chronic back pain is a major burden and source of disability worldwide. It is primarily attributed to different biomechanical factors, but can also have inflammatory, neurological or psychological causes. Clinical findings and conventional imaging cannot reliably distinguish different causes of back pain. In contrast, individual biomechanical models can quantify diverse (pathologic) loading patterns and thus could be used to distinguish different aetiologies of back pain, to better understand individual pathophysiology and guide preventive strategies.
During my recent ERC-StG “iBack”, I developed quantitative imaging methods and deep-learning based image processing to automatically generate a fully individualized biomechanical model of the thoracolumbar spine. Simultaneously, two large-scale epidemiologic studies collected clinical and high-resolution imaging data of the spine of more than 15,000 participants so far, aiming at more than 35,000 participants by mid 2022
The high-level objective of iBack-epic is to use such novel image analysis techniques to identify different biomechanical and inflammatory causes of back pain in study participants.
I will adopt and extend my recently developed deep-learning based spine labelling and segmentation algorithms to fully automatically calculate individual biomechanical, functional and morphometric parameters of the spine. In this large-scale population data, I will identify different biomechanical loading patterns, use quantitative image-based parameters to discriminate normal ageing from pathologic degeneration and identify pathological conditions that are linked to back pain or subsequent development of chronic back pain.
Such a differentiation – for the first time based on quantitative image data – will allow for a better understanding of the underlying pathophysiology of back pain, an improved risk stratification, a tailored investigation of genetic causes and thus will help to better guide preventive strategies.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo.
La clasificación de este proyecto ha sido validada por su equipo.

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2021-COG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

KLINIKUM DER TECHNISCHEN UNIVERSITÄT MÜNCHEN (TUM KLINIKUM)
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 999 993,00
Dirección
ISMANINGER STRASSE 22
81675 Muenchen
Alemania

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Región
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 999 993,00

Beneficiarios (1)

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