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Probabilistic Non-Rigid Registration for Safe Brain Tumor Resection

Description du projet

Un nouveau système de guidage par image pour la neurochirurgie

Les systèmes de neuronavigation sont des outils médicaux avancés destinés à aider les neurochirurgiens à naviguer et à cibler avec précision diverses zones du cerveau. Ces systèmes intègrent l'imagerie préopératoire, telle que l'IRM ou la tomodensitométrie, à des informations en temps réel pendant l'intervention chirurgicale. Bien qu'ils améliorent la précision chirurgicale, ils ne peuvent toutefois pas prendre en compte la déformation du cerveau. Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet SafeREG se propose de combiner la science informatique et l'expertise clinique pour développer une nouvelle méthode d'enregistrement d'images à l’aide de l'échographie peropératoire. En se concentrant sur la résection des tumeurs cérébrales, les chercheurs entendent préserver les fonctions cognitives des patients et améliorer les résultats de la chirurgie.

Objectif

Brain tumors strike people in the prime of life. Surgical resection is the initial treatment for nearly all brain tumors and aims at maximizing the extent of tumor resection while preserving the patient's cognitive function. To optimize this tradeoff, neuronavigation systems have been developed to provide intraoperative guidance to surgeons. These systems allow for the visualization of the position of surgeons' surgical tools relative to the tumor and critical brain areas visible in preoperative Magnetic Resonance Imaging. However, these systems become inaccurate as the surgery progresses since they do not account for brain deformation and tissue resection occurring during surgery.
In an interdisciplinary effort, project SafeREG combines the researcher's background to the expertise of computational scientists from INRIA and clinicians from Parisian hospitals. Its objective is to invent a novel image registration methodology with intraoperative ultrasound that is rich enough to capture complex deformations occurring at the tumor and resection cavity boundaries, fast enough to be employable clinically, and interpretable enough for informed decision-making by neurosurgeons. This will be accomplished by pushing the envelope of scientific knowledge in (1) cross-modality domain adaptation for weakly- and unsupervised image segmentation; (2) modality-invariance representation learning using contrastive learning; (3) non-rigid registration with discrete probabilistic methods; (4) simulated-based variational inference for registration uncertainty quantification that leverages biomechanical knowledge. This research has the potential to deliver accurate and informed image-guided surgery, conferring a lower risk of new neurologic deficits and improved patient prognosis. Beyond neurosurgery, it has broad applications to additional areas of image-guided therapy, including spine, liver, and prostate surgery.

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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Mots‑clés

Coordinateur

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Contribution nette de l'UE
€ 195 914,88