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Breast Radiography Image Dimension Generation and Enhancement

Descrizione del progetto

Generare immagini mammografiche 3D sintetiche da mammografie 2D

Il tumore al seno è un grave problema sanitario a livello mondiale, essendo il tumore più diffuso tra le donne in tutto il mondo. Sebbene le mammografie 3D siano in grado di rilevare i potenziali tumori in modo più efficace rispetto alle tradizionali mammografie 2D, nelle regioni con scarse risorse l’accesso alle tecnologie avanzate di imaging 3D è limitato. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto BRIDGE introdurrà un nuovo quadro di intelligenza artificiale in grado di produrre immagini sintetiche di mammografia e/o risonanza magnetica in 3D a partire da mammografie standard in 2D. Avvalendosi di tecniche avanzate di apprendimento automatico come Swin Transformer e di reti generative avversarie, BRIDGE svilupperà un sistema in grado di generare immagini 3D clinicamente utilizzabili. L’approccio sarà quindi convalidato in studi clinici attraverso la collaborazione con radiologi e oncologi di paesi a basso reddito.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinatore

UNIVERSITAT DE BARCELONA
Contributo netto dell'UE
€ 194 074,56
Indirizzo
GRAN VIA DE LES CORTS CATALANES 585
08007 Barcelona
Spagna
Regione
Este Cataluña Barcelona
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partner (3)