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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Breast Radiography Image Dimension Generation and Enhancement

Descripción del proyecto

Generación de imágenes sintéticas de mamografía tridimensional a partir de mamografías dimensionales

El cáncer de mama es un problema sanitario mundial importante, siendo el cáncer más frecuente entre las mujeres. Aunque las mamografías de cribado en tres dimensiones (3D) pueden detectar tumores potenciales con mayor eficacia que las mamografías convencionales en dos dimensiones (2D), el acceso a tecnologías avanzadas de imagenología en 3D es limitado en regiones con pocos recursos. En el proyecto BRIDGE, que cuenta con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, se desarrollará un nuevo marco de inteligencia artificial capaz de generar mamografías 3D sintéticas o imágenes de resonancia magnética a partir de mamografías 2D convencionales. El equipo de BRIDGE desarrollará un sistema capaz de generar imágenes 3D con valor clínico. Para ello, se emplearán técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como Swin Transformer, y redes generativas antagónicas. A continuación, el método se validará en ensayos clínicos mediante la colaboración con radiólogos y oncólogos de países de renta baja.

Objetivo

BRIDGE (Breast Radiography Image Dimension Generation and Enhancement) is an innovative research project aimed at revolutionising breast cancer screening in low-resource settings. Despite being the most frequently diagnosed cancer in women worldwide, with alarming mortality rates, access to advanced 3D imaging technologies remains limited in many regions. BRIDGE proposes to bridge this gap by developing a novel artificial intelligence (AI) framework to generate synthetic 3D mammography images and/or magnetic resonance images (MRI) from standard 2D mammograms. Further, it aims to detect the presence of anomalies in the segmented 3D images.

Leveraging state-of-the-art deep learning techniques, including Swin Transformers and Generative Adversarial Networks, BRIDGE will create a robust system capable of producing clinically actionable 3D breast images. This approach will enhance diagnostic capabilities in resource-limited settings without the need for expensive 3D imaging equipment, potentially improving early detection rates and patient outcomes. Additionally, the GAN method is utilized to detect anomalies in 3D images.

The project's interdisciplinary methodology integrates expertise from AI, medical imaging, clinical practice, and ethics. It focuses on four key areas: cross-modality synthesis, clinical applicability, resource optimisation, and ethical AI development. By collaborating with radiologists and oncologists of low-income countries, BRIDGE ensures that the generated images not only are visually accurate but also enhance clinical decision-making.

BRIDGE aims to validate its approach through rigorous clinical trials and cost-effectiveness analyses. The project's success could significantly narrow the global disparity in breast cancer diagnostics, contributing to improved healthcare equity worldwide. Moreover, this research will advance the field of synthetic medical imaging, potentially opening new avenues for AI applications in healthcare.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

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

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinador

UNIVERSITAT DE BARCELONA
Aportación neta de la UEn
€ 194 074,56
Dirección
GRAN VIA DE LES CORTS CATALANES 585
08007 Barcelona
España
Región
Este Cataluña Barcelona
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos

Socios (3)