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Machine learning methods for the reconstruction of dual tracer PET images

Descrizione del progetto

Due traccianti per migliorare l’imaging cerebrale

La tomografia a emissione di positroni (PET) è una tecnica di imaging medico che espone in vivo i processi metabolici cerebrali. Prima dell’acquisizione dell’immagine PET viene iniettato un tracciante nel paziente. L’acquisizione di immagini PET è limitata a un solo tracciante, visualizzando quindi un solo processo metabolico nel cervello. Immagini PET «a doppio tracciante» offrono nuovi spunti per farmaci innovativi contro l’Alzheimer e contribuiscono a una maggiore comprensione del cervello. Il progetto Dual Tracer PET, finanziato dall’UE, utilizzerà le tecniche di apprendimento automatico per sviluppare e implementare un algoritmo di ricostruzione per la PET a doppio tracciante, ottenendo due immagini PET separate di alta qualità. I risultati aiuteranno a comprendere la comunicazione neuronale nel cervello.

Obiettivo

Positron Emission Tomography (PET) is a medical imaging technique that displays in vivo brain-wide metabolic processes. Prior to PET image acquisition, a tracer, labelled with a positron emitting isotope, is injected to the patient. This so-called radiotracer distributes over the body and accumulates in e.g. inflammatory tissue.
To date, the acquisiton of a PET image is limited to one tracer, thereby only displaying one metabolic process in the brain. However, the acquisition of two separate PET images acquired with different tracer simultaneously would give novel and unique insights in the communication between e.g. neurotransmitter systems. These insights could be used for the development of new drugs for e.g Alzheimer patients and would increase the understanding of the healthy and diseased brain.
The acquisition of 'dual tracer' PET images can be achieved by combining two radiotracers with different properties: The first 'standard' radiotracer emits two photons that are recorded by the PET system, while the second 'non-standard' tracer emits two photons and an additional gamma ray. By identifying the additional gamma ray, the photon detections of the two tracers can be separated and two PET images can be reconstructed.
'Dual tracer' PET image reconstruction yields challenges due to undesirable effect of photon detection. In this project, a machine learning algorithm will be trained to detect and correct for these effects. Moreover, the image acquired with the 'non-standard' tracer yields low image quality. A Convolutional Neural Network will be trained to denoise this PET image.
In the proposed project, a reconstruction algorithm for dual tracer PET based on machine learning techniques and resulting in two separate PET images with high image quality will be developed and implemented. The proposed project will demonstrate if dual tracer PET imaging has future potential and will help to understand the highly interactive neuronal communication in the brain.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 189 687,36
Indirizzo
WILHELM JOHNEN STRASSE
52428 JULICH
Germania

Mostra sulla mappa

Regione
Nordrhein-Westfalen Köln Düren
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato
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