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Streamlining Clinical Applicability of Ultrasound Localization Microscopy via Advanced Reconstruction Models

Description du projet

Une imagerie ultrasonore intelligente

La microscopie de localisation par ultrasons (ULM pour «ultrasound localisation microscopy») est une méthode d’imagerie avancée qui recourt à de minuscules bulles remplies de gaz, appelées microbulles, comme agents de contraste pour visualiser les vaisseaux sanguins. L’ULM offre une résolution beaucoup plus élevée que l’échographie standard. Cependant, les techniques ULM actuelles sont limitées par des temps de balayage longs et la nécessité d’une fréquence d’images très élevée, ce qui les rend difficiles à utiliser en milieu clinique. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet ULMARM entend affiner la reconstruction d’images grâce à l’IA et à la modélisation mathématique. Ces outils rendront l’ULM plus rapide et plus précise, ce qui permettra d’obtenir des images échographiques plus claires et plus détaillées, susceptibles d’améliorer le diagnostic et le suivi des maladies dans la pratique médicale quotidienne.

Objectif

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.

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. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

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

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 217 076,16
Adresse
GROENE LOPER 3
5612 AE Eindhoven
Pays-Bas

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Région
Zuid-Nederland Noord-Brabant Zuidoost-Noord-Brabant
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Partenaires (1)

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