Description du projet
Une nouvelle approche pour une imagerie par ultrasons de haute qualité
L'imagerie par ultrasons pourrait mettre les diagnostics médicaux à la portée de tous, mais elle se heurte à un problème crucial: obtenir une haute qualité d'image à un prix abordable. L'IRM fournit une excellente résolution d'image, mais son coût est élevé, ce qui limite son accessibilité. Un équipement d'échographie à bas prix pourrait en démocratiser l'accès, mais souvent aux dépends de la qualité de l'image. Pour relever ces deux défis, le projet CloudSound, financé par le CER, se propose de transférer la complexité informatique dans le nuage. CloudSound associe une amélioration de qualité d'image à une plus grande accessibilité. Cette approche innovante s’appuie sur une stratégie de contrôle du débit, adaptée du projet US-ACT, pour gérer de manière efficace la transmission des données. Le résultat est un système révolutionnaire qui permet une imagerie par ultrasons de haute qualité à la fois abordable et accessible.
Objectif
Ultrasound (US) can revolutionize and democratize medical imaging if it offers: (1) access for everyone, and (2) excellent image quality, always. MRI offers (2) but is expensive and will thus not likely be able to provide (1). Low-cost US hardware will enable (1) in the future but is not expected to yield the needed breakthrough for (2). Any solution that addresses both will have a huge impact.
The biggest adversaries for US image quality stem from patient- and user-specific factors. I therefore strongly believe that achieving (2) requires closed-loop, goal-directed imaging through systems that actively pursue information gain, in-situ. My ERC stg project US-ACT develops this new closed-loop US paradigm, with deep generative models governing beliefs about anatomy and function. This, however, gives rise to a new dilemma: How to embrace high-performant, but complex, algorithms to achieve (2), while at the same time lowering cost to achieve (1)? Our recent result shows that US-ACT enables breaking the cost-complexity trade-off, through a new approach that is rooted in the closed-loop proposition itself.
I propose CloudSound, a fully cloud-native US imaging paradigm, unlocking access to virtually unlimited computational power, memory, and storage for raw US sensor data. We will move all the computational complexity away from the local device to a remote server. To achieve this with minimal latency and high frame rates, CloudSound introduces a new holistic rate control strategy for the entire transmit-receive scheme, based on algorithms developed in US-ACT. This will drive rate control of the full solution under a time-varying information bottleneck: the network channel.
Ultimately, CloudSound will disrupt ultrasound business models and unlock unprecedented image quality and ease of use, making advanced medical imaging affordable and globally accessible.
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.
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- sciences médicales et de la santémédecine fondamentaleanatomie et morphologie
- sciences naturellessciences physiquesacoustiqueultrasons
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Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régime de financement
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsInstitution d’accueil
5612 AE Eindhoven
Pays-Bas