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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Breast Radiography Image Dimension Generation and Enhancement

Description du projet

Génération d’images mammographiques synthétiques 3D à partir de mammographies 2D

Le cancer du sein constitue un problème de santé mondial énorme, s’agissant du cancer le plus fréquent chez les femmes dans le monde. Si les mammographies de dépistage 3D permettent de détecter plus efficacement les tumeurs potentielles que les mammographies traditionnelles 2D, l’accès aux technologies d’imagerie 3D avancées est limité dans les régions à faibles ressources. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet BRIDGE va proposer un nouveau cadre d’IA capable de produire des images synthétiques de mammographie 3D et/ou de résonance magnétique à partir de mammographies 2D standard. En utilisant des techniques avancées d’apprentissage automatique telles que Swin Transformer et les réseaux adversaires génératifs, BRIDGE va développer un système capable de générer des images 3D cliniquement exploitables. Son approche sera ensuite validée dans le cadre d’essais cliniques en collaboration avec des radiologues et des oncologues de pays à faible revenu.

Objectif

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.

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

UNIVERSITAT DE BARCELONA
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.

€ 194 074,56
Adresse
GRAN VIA DE LES CORTS CATALANES 585
08007 BARCELONA
Espagne

Voir sur la carte

Région
Este Cataluña Barcelona
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 (3)

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