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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Non-invasive computational immunohistochemical staining based on deep learning and multimodal imaging

Objetivo

In most European countries, the diagnosis of cancer is achieved by examination of haematoxylin-eosin (HE) staining by an experienced pathologist. Nevertheless, several other diagnostic approaches exist (e.g. immunohistochemical staining) which are not applied routinely for all cases due to their technical complexity, duration, and cost. Therefore, an important unmet medical need for fast, non-invasive, and label-free immunohistochemical staining based on molecular imaging without laborious sample treatment exists. This demanding challenge will be tackled in STAIN-IT using a non-invasive label-free measurement technique called multimodal imaging (e.g. the combination of coherent anti-Stokes Raman scattering, second harmonic generation, and two-photon-excited fluorescence). The multimodal images will be analysed using deep learning approaches, such as convolution neural networks (CNNs). These CNNs are utilized to mimic immunohistochemical stainings. CNNs are neural networks that learn the feature representation of the data, which is optimally suited to model a specific immunohistochemical staining. In STAIN-IT, the staining models will be developed along with the methods to quantitatively understand the nonlinear behaviour of the CNNs. With the envisioned approximation approaches for CNNs, these models no longer act as black box systems, and a quantification of tissue changes associated with the staining models can be achieved. For the very first time, STAIN-IT will develop a label-free, non-invasive, labour-inexpensive, and fast computational immunohistochemical staining, which can be easily implemented into clinical routine yielding increased diagnostic reliability and a better understanding of disease pathogenesis. A fast test of the antigen KI-67 in an intraoperative frozen section consultation situation or the use of Collagen IV as a quality control marker of tissue-engineered medicines are some of the exciting application possibilities of such staining model.

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..

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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-2022-COG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

LEIBNIZ-INSTITUT FUER PHOTONISCHE TECHNOLOGIEN E.V.
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.

€ 1 989 086,00
Dirección
Albert Einstein strasse 9
07745 Jena
Alemania

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Región
Thüringen Thüringen Jena, Kreisfreie Stadt
Tipo de actividad
Research Organisations
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.

€ 1 989 086,00

Beneficiarios (1)

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