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Streamlining Clinical Applicability of Ultrasound Localization Microscopy via Advanced Reconstruction Models

Projektbeschreibung

Intelligente Ultraschallbildgebung

Die Ultraschall-Lokalisationsmikroskopie (ULM) ist eine fortgeschrittene Bildgebungsmethode, bei der winzige gasgefüllte Bläschen, so genannte Mikrobläschen, als Kontrastmittel zur Darstellung von Blutgefäßen verwendet werden. ULM bietet eine viel höhere Auflösung als standardmäßiger Ultraschall. Die derzeitigen ULM-Techniken sind jedoch durch lange Scanzeiten und die Notwendigkeit sehr hoher Bildwiederholraten eingeschränkt, was ihren Einsatz im klinischen Umfeld behindert. Das im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen geförderte Projekt ULMARM zielt darauf ab, die Bildrekonstruktion mithilfe von KI und mathematischer Modellierung zu verbessern. Diese Instrumente werden die ULM schneller und genauer machen und klarere und detailliertere Ultraschallbilder ermöglichen, die die Diagnose und Überwachung von Krankheiten in der täglichen medizinischen Praxis verbessern könnten.

Ziel

The ULMARM, or Ultrasound Localization Microscopy with Advanced Reconstruction Models, seeks to improve ultrasound imaging by addressing key challenges in Ultrasound Localization Microscopy (ULM). Traditional ULM methods require long acquisition times and ultra high frame rates to track microbubbles (MBs) accurately, stretching the capabilities of current clinical ultrasound systems. ULMARM aims to solve these challenges by developing advanced reconstruction techniques and integrating deep learning (DL) models. The goal is to relax frame rate demands while maintaining high-quality super-resolved imaging and accurate motion tracking, making ULM more feasible for clinical applications. In ULMARM, I propose recasting ULM as a mathematical inverse problem to achieve super-resolution in both space and time jointly. By treating the relationship between MB movement and ultrasound frames as a generative forward model, I will infer the most probable MB trajectories from observations using a Bayesian posterior maximization approach. To tackle inherent challenges, I will utilize advanced deep generative models and strong data-driven priors to streamline the inference process. The ULMARM project is organized into six work packages (WPs). WP1 focuses on new sparse coding methods to relax frame rate while preserving image quality. WP2 develops mathematical models for direct reconstruction, including motion compensation for improved accuracy. WP3 uses DL to reconstruct missing data, improving both spatial and temporal resolution. WP4 extends these methods to 3D ULM, tackling challenges like high volume rates and out-of-plane motion. WP5 focuses on evaluating these techniques with experimental and clinical datasets. WP6 handles project management and training. The MSCA Fellowship will provide crucial resources and collaboration opportunities, helping me advance my research in ULMARM, establish innovative techniques to improve ULM’s clinical use, and career development.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN
Netto-EU-Beitrag
€ 217 076,16
Adresse
GROENE LOPER 3
5612 AE Eindhoven
Niederlande
Region
Zuid-Nederland Noord-Brabant Zuidoost-Noord-Brabant
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

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