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Mechanical characterization of soft tissue in vivo by microstructural imaging and physics-informed neural networks: bridging the gap between biomechanics and clinical practice

Descrizione del progetto

Progredire nella biomeccanica per una diagnostica migliore

La biomeccanica computazionale è molto promettente per migliorare l’assistenza ai pazienti, ma il suo pieno potenziale non è ancora stato sfruttato. Una sfida fondamentale è la mancanza di dati precisi e specifici per ogni paziente sulle proprietà meccaniche dei tessuti biologici. I metodi attuali forniscono solo una visione parziale. Ciò ostacola l’integrazione della biomeccanica computazionale nella pratica clinica. Il progetto MechVivo, finanziato dal CER, si propone di abbattere questo ostacolo sviluppando un metodo rivoluzionario per dedurre le proprietà meccaniche dei tessuti molli in vivo. Combinando la risonanza magnetica, la biomeccanica sperimentale e l’apprendimento automatico basato sulla fisica, il progetto estrarrà le proprietà dei tessuti dalle scansioni di risonanza magnetica e dai campioni di sangue, aprendo la strada a diagnosi più accurate (a partire dall’insufficienza cardiaca con frazione di eiezione conservata).

Obiettivo

Computational biomechanics is a fast-growing area of science. However, many of its fruits have not yet been translated into clinical practice. The main barrier to the translation of computational biomechanics into clinics is the lack of information about patient-specific mechanical properties of biological tissues. There are some methods for partially assessing these properties, but they have substantial limitations. A major cause of these limitations is the operating principle of current approaches, which rely on the analysis of the response of a tissue to some form of mechanical loading in vivo. To overcome this bottleneck, we propose a paradigm change. We will develop a method to infer mechanical properties of soft biological tissues in vivo based on a fundamentally new operating principle. To this end, we will leverage the synergy of three scientific areas covered by the three principal investigators of this project: (i) magnetic resonance imaging (MRI), (ii) experimental biomechanics, and (iii) physics-informed machine learning. Specifically, we will develop a new type of subvoxel MRI relaxometry to probe tissue microstructure non-invasively and establish a combined experimental and computational framework that will uncover for the first time the mechanistic link between transcriptomics, microstructure, and mechanical properties of soft biological tissues in a detailed manner. By leveraging this information with novel physics-informed machine learning techniques, we will gain the ability to determine the mechanical properties of soft tissues from clinical MRI data and blood samples with unprecedented accuracy and completeness. Our approach will be a crucial steppingstone to translate biomechanical computational models into clinical practice at a large scale. As a proof of concept, we will demonstrate how our new method can support the diagnosis of heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF), one of the most common causes of mortality and morbidity.

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-ERC-SYG - HORIZON ERC Synergy Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-SyG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

HELMHOLTZ-ZENTRUM HEREON GMBH
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 2 728 169,75
Indirizzo
MAX PLANCK STRASSE 1
21502 GEESTHACHT
Germania

Mostra sulla mappa

Regione
Schleswig-Holstein Schleswig-Holstein Herzogtum Lauenburg
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 2 728 169,75

Beneficiari (3)

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