Description du projet
Une approche révolutionnaire fondée sur les données est en passe de transformer l’imagerie tissulaire
L’étude de la microstructure des tissus par imagerie par résonance magnétique (IRM) a longtemps été un défi, principalement en raison des mesures indirectes et du manque de cohérence des résultats. Financé par le Conseil européen de la recherche, le projet ADAMI passe d’une approche traditionnelle basée sur les modèles à une méthodologie basée sur les données. Le projet s’appuiera sur l’apprentissage automatique et plusieurs mécanismes de contraste de l’IRM pour développer des modèles qui reflètent plus précisément la composition cellulaire réelle. L’intégration de données histologiques directes dans le processus d’apprentissage du modèle devrait contribuer à assurer une meilleure cohérence entre les lectures microstructurales dérivées de l’IRM et l’histologie invasive. Cette nouvelle stratégie a le potentiel de transformer les scanners IRM en microscopes in vivo efficaces, permettant de mieux comprendre la microstructure des tissus.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- sciences naturellessciences physiquesoptiquemicroscopie
- sciences naturellessciences biologiqueshistologie
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-COG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
2000 Antwerpen
Belgique