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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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A Data-driven Approach to Microstructural Imaging

Descripción del proyecto

Un planteamiento innovador basado en datos que transformará la obtención de imágenes de los tejidos

La capacidad de estudiar la microestructura de los tejidos mediante resonancia magnética (RM) ha sido durante mucho tiempo un reto, empañado principalmente por mediciones indirectas y resultados incoherentes. El equipo del proyecto ADAMI, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, está pasando del planteamiento tradicional basado en modelos a una metodología basada en datos. En el proyecto se aprovechará el aprendizaje automático y los múltiples mecanismos de RM con contraste para desarrollar modelos que reflejen con mayor precisión la composición celular real. La integración de los datos histológicos directos en el proceso de aprendizaje del modelo debería ayudar a garantizar una concordancia más estrecha entre las lecturas microestructurales derivadas de la RM y la histología invasiva. Esta novedosa estrategia promete transformar los escáneres de RM en eficaces microscopios «in vivo», que ofrezcan nuevos niveles de conocimiento de la microestructura de los tejidos.

Objetivo

The ability to study tissue microstructure in vivo and completely noninvasively using magnetic resonance imaging (MRI) has the potential to radically change how we detect, monitor, and treat diseases, in particular the many neurodegenerative diseases that affect our world’s aging population. Unfortunately, the MRI signal is a very indirect measure of microstructure, and the variety of contributing factors complicates a one-to-one association between the MRI measurements and the biological substrate. As a result, microstructural mapping is still a poorly understood and challenging inverse problem that often yields inconsistent and contradictory outcomes. In ADAMI, I will take the next leap in microstructure imaging by approaching the problem in a completely data-driven fashion as opposed to the state-of-the-art that is model-driven. This paradigm shift will enable me to turn the MRI scanner into a powerful in vivo microscope that can provide reliable information about tissue microstructure that closely matches the underlying cellular composition. Rather than relying only on a single source of contrast, I will exploit the versatility of MRI and use multiple, independent contrast mechanisms that will provide the necessary information to distinguish reliably between microscopic substrates. Rather than relying on preconceived models, I will use machine learning to learn the appropriate models directly from the data. Rather than performing a posteriori histological validation of these new microstructural models, I will acquire a priori histological data to directly inform this learning process, guaranteeing, for the first time, a close match between microstructural readouts obtained from MRI and invasive histology. Through these innovations, ADAMI will advance the field of medical imaging by introducing a groundbreaking data-driven approach to microstructure imaging which will significantly impact the understanding, diagnosis, and monitoring of brain diseases and beyond.

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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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-2023-COG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

UNIVERSITEIT ANTWERPEN
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.

€ 1 999 706,00
Dirección
PRINSSTRAAT 13
2000 Antwerpen
Bélgica

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Región
Vlaams Gewest Prov. Antwerpen Arr. Antwerpen
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
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.

€ 1 999 706,00

Beneficiarios (1)

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