Descrizione del progetto
Un nuovo approccio per l’imaging a ultrasuoni di alta qualità
L’imaging a ultrasuoni ha il potenziale per rendere la diagnostica medica accessibile a tutti ma si scontra con un problema critico: ottenere un’elevata qualità delle immagini e un prezzo accessibile. La risonanza magnetica fornisce un’eccellente risoluzione delle immagini, ma a un costo elevato, che ne limita l’accessibilità. Le apparecchiature ecografiche a basso costo potrebbero democratizzare l’accesso, ma spesso compromettono la qualità dell’immagine. Per affrontare entrambe le sfide, il progetto CloudSound, finanziato dal CER, sposta la complessità computazionale nel cloud. CloudSound combina una migliore qualità delle immagini con una maggiore accessibilità. Questo approccio innovativo utilizza una strategia di controllo della velocità, adattata dal progetto US-ACT, per gestire in modo efficiente la trasmissione dei dati. Il risultato è un sistema innovativo che rende l’ecografia di alta qualità accessibile e conveniente.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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- scienze mediche e della salutemedicina di baseanatomia e morfologia
- scienze naturaliscienze fisicheacusticaecografia
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsIstituzione ospitante
5612 AE Eindhoven
Paesi Bassi