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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Traumatic Spinal Cord Injury: The Need to Classify Disease Severity

Projektbeschreibung

Automatisiertes Analyseinstrument für die Behandlung traumatischer Rückenmarksverletzungen

Traumatische Rückenmarksverletzungen beeinträchtigen die Lebensqualität der Betroffenen. Aktuell kann die Schwere der Verletzung mit neurologischen Untersuchungen und MRT-Scans schwer untersucht werden, weil die Analysen komplex sind und große Unterschiede zwischen Krankenhäusern bestehen. Unterstützt über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen wird im Projekt SCIseg ein automatisiertes Analyseinstrument zur besseren Behandlung von Rückenmarksverletzungen entwickelt. Mittels Deep Learning Modellen wird das Rückenmark automatisch von Läsionen auf MRT-Bildern segmentiert, um Grenzen der manuellen Segmentierung zu überwinden. Das Modell wird mit MRT-Datensätzen von mehreren Einrichtungen trainiert, um die Zuverlässigkeit in allen Krankenhäusern sicherzustellen. Das Team wird auch quantitative Messungen der Schwere von traumatischen Rückenmarksverletzungen aus den segmentierten Daten erstellen.

Ziel

Traumatic spinal cord injury (tSCI) markedly reduces patients quality of life and economically burdens health systems. Neurological examinations and clinical magnetic resonance imaging (MRI) scans are currently insufficient for the proper classification of the tSCI baseline level (i.e. severity). Although MRI scans are routinely employed in tSCI patients, the MRI potential is not fully utilised due to the complexity of the analysis and diversity of MRI data across hospitals. The aim of this project is to propose a fully automatic and reproducible analysis tool that could be run by clinicians to improve the clinical management of tSCI patients. First, deep learning models for automatic spinal cord and lesion segmentation from MRI images will be developed to go beyond the currently used error-prone and time-consuming manual segmentations. The models will be trained on a multi institutional MRI dataset to be robust to MRI data heterogeneity across hospitals. Then, quantitative measures of the tSCI severity will be automatically computed from the segmented structures (i.e. spinal cord and lesions) and employed within the statistical model to predict tSCI severity. Finally, the developed methodology will be translated to the real-world healthcare system and tested on a prospectively acquired dataset of tSCI patients. Importantly, deep learning models, analysis pipeline, and statistical model will be seamlessly integrated into the current state-of-the-art ecosystem for spinal cord MRI data analysis and made publicly available to facilitate open science and reproducibility across hospitals. The project will create the first step in the improvement of care and clinical management in millions of patients with tSCI worldwide. In the longer term, after demonstrating the clinical relevance of the proposed tools, we assume that advanced MRI-based methods will be adopted by the larger clinical community for more personalised care.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERZITA PALACKEHO V OLOMOUCI
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 269 047,20
Adresse
KRIZKOVSKEHO 8
771 47 Olomouc
Tschechien

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Region
Česko Střední Morava Olomoucký kraj
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten

Partner (1)

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