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Probabilistic Non-Rigid Registration for Safe Brain Tumor Resection

Descrizione del progetto

Un nuovo sistema guidato dalle immagini per la neurochirurgia

I sistemi di neuronavigazione sono strumenti medici avanzati utilizzati durante gli interventi di neurochirurgia per aiutare i chirurghi a navigare e mirare con precisione determinate aree del cervello. Questi sistemi integrano l’imaging preoperatorio, come la risonanza magnetica o la tomografia computerizzata, con informazioni in tempo reale durante l’intervento. Sebbene migliorino la precisione chirurgica, non possono tenere conto della deformazione cerebrale. Il progetto SafeREG, finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, si propone di combinare la scienza computazionale e l’esperienza clinica per sviluppare un nuovo metodo di registrazione delle immagini utilizzando gli ultrasuoni intraoperatori. Concentrandosi sulla resezione dei tumori cerebrali, l’obiettivo è quello di preservare le funzioni cognitive dei pazienti e migliorare i risultati chirurgici.

Obiettivo

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.

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.

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Parole chiave

Coordinatore

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Contributo netto dell'UE
€ 195 914,88
Costo totale
Nessun dato