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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Next-gen ultrasound imaging by closing the perception-action loop

Description du projet

Améliorer la qualité des images échographiques en commençant par la fin

Une meilleure qualité d’image des échographiques à bas coût pourrait améliorer la pose de diagnostics. Financé par le Conseil européen de la recherche, le projet US-ACT considère l’échographie comme un dispositif de perception/action, l’action étant l’acquisition d’informations sur le corps humain et la perception, la reconstruction de cette anatomie. Le projet prévoit d’améliorer la qualité de l’image en fermant la boucle perception/action, en axant l’acquisition sur la perception. Le projet fera appel aux mathématiques et au concept de dimensionnalité multiple pour élaborer des modèles de perception solides fondés sur des réseaux génératifs profonds avancés. En utilisant l’anatomie pure décrite par le modèle génératif, l’acquisition identifiera le point sur son «collecteur» de faible dimension, les données réduites qui conservent la précision requise pour la tâche.

Objectif

Ultrasound (US) can revolutionize and democratize medical imaging if it offers: (1) access for everyone, and (2) excellent Image Quality (IQ). MRI offers (2) but is expensive and will thus not likely be able to provide (1). Low-cost US hardware technology will enable (1) in the future but is not expected to yield the needed breakthrough for (2). Consequently, any paradigm-shifting advance in signal processing technology that achieves US with excellent IQ will have a huge impact.

I propose a conceptually new and highly-unconventional approach that I believe can lead to a new generation of US technologies with excellent IQ. I will formally describe US systems as intelligent autonomous agents that perform actions and perception using probabilistic inference: the action is the acquisition, probing the world, and the perception is the reconstruction that infers what anatomy most likely generated the acquired US data. I conclude that current US systems are in essence flawed agents since (1) actions are not driven by perception, i.e. the perception-action loop is broken, and (2) their generative perception models are naive. My proposal will address this by closing the perception-action loop and offering strong perception models based on advanced deep generative networks. This breaks a fundamental tenet in US imaging, where I put forth the important concept that the acquisition and perception should work together to identify the point on the low-dimensional manifold of pure anatomy (described by the generative model) that is being imaged.

My intelligent US agents will pursue excellent IQ under the heading of a single probabilistic principle: minimization of ``surprise’’ under the agent’s own prior belief (the generative model) that such high-quality images can indeed be achieved. With this, we open a new frontier within active imaging (in US and beyond) where data acquisition and information processing are treated jointly based on expressive generative density functions.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2022-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN
Contribution nette de l'UE
€ 1 812 500,00
Adresse
GROENE LOPER 3
5612 AE Eindhoven
Pays-Bas
Région
Zuid-Nederland Noord-Brabant Zuidoost-Noord-Brabant
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 1 812 500,00

Bénéficiaires (1)