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Next-gen ultrasound imaging by closing the perception-action loop

Descrizione del progetto

Migliorare la qualità delle immagini ecografiche: iniziare pensando alla fine

Il miglioramento della qualità dell’immagine ecografica a basso costo migliorerebbe l’accesso alla diagnostica. Finanziato dal Consiglio Europeo della Ricerca, il progetto US-ACT interpreta l’ecografia come un dispositivo di percezione-azione, dove l’azione consiste nell’acquisizione di informazioni sull’organismo umano e la percezione nella ricostruzione di tale anatomia. Il progetto prevede di migliorare la qualità delle immagini chiudendo il ciclo percezione-azione, utilizzando la percezione per guidare l’acquisizione. Sfruttando la matematica e il concetto di dimensionalità della varietà geometrica, il progetto fornirà modelli di percezione forti basati su reti generative profonde avanzate. Utilizzando l’anatomia pura descritta dal modello generativo, l’acquisizione identificherà il punto sul suo sistema di varietà a bassa dimensionalità, i dati ridotti che mantengono l’accuratezza richiesta per il compito.

Obiettivo

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.

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.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata da un essere umano.

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-ERC - HORIZON ERC Grants

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) ERC-2022-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN
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.

€ 1 812 500,00
Indirizzo
GROENE LOPER 3
5612 AE Eindhoven
Paesi Bassi

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Regione
Zuid-Nederland Noord-Brabant Zuidoost-Noord-Brabant
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
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.

€ 1 812 500,00

Beneficiari (1)

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