Descrizione del progetto
Un approccio innovativo basato sui dati per rivoluzionare l’immaginografia dei tessuti
La capacità di studiare la microstruttura dei tessuti attraverso la risonanza magnetica per immagini (RMI) è da tempo problematica, principalmente a causa di difficoltà quali misurazioni indirette e risultati incoerenti. Finanziato dal Consiglio europeo della ricerca, il progetto ADAMI sta passando dal tradizionale approccio basato sui modelli a una metodologia basata sui dati sfruttando l’apprendimento automatico e i molteplici meccanismi di contrasto della RMI al fine di sviluppare modelli che rispecchino con maggiore precisione l’effettiva composizione cellulare. L’integrazione di dati istologici diretti nel processo di apprendimento del modello dovrebbe contribuire a garantire un allineamento più preciso tra le letture microstrutturali derivate dalla RMI e l’istologia invasiva. La nuova strategia concepita da ADAMI promette di trasformare i dispositivi di scansione RMI in efficaci microscopi in vivo, approfondendo in modo innovativo la comprensione della microstruttura dei tessuti.
Obiettivo
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.
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.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-COG
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2000 Antwerpen
Belgio