Projektbeschreibung
Entwicklung einer KI-gestützten Methode zur Auswertung von Ultraschallaufnahmen des Herzens
Ein Herzultraschall ist eine gut verfügbare, sehr gängige und kosteneffiziente Methode zur Bildgebung des Herzens. Die Auswertung der erzeugten Bilder setzt jedoch anspruchsvolle Fähigkeiten voraus und ist für Fehler und Inkonsistenzen anfällig. Das vom Europäischen Innovationsrat finanzierte Projekt AI-driven cardiac ultrasound analysis zielt darauf ab, den gesamten Vorgang der Auswertung von Ultraschallaufnahmen des Herzens mithilfe von KI-gestützter Technologie zu automatisieren. Die Methode wird nahtlos in bestehende Krankenhausinfrastrukturen integrierbar sein, sodass Bildaufnahmen und Ergebnisse direkt auf die Krankenhausnetzwerke geladen werden können. Die Einführung dieser neuen Technologie wird die Auswertungsqualität drastisch steigern und zudem frühzeitigere Diagnosen, eine bessere Risikostratifizierung und ein optimiertes Krankenmanagement ermöglichen.
Ziel
Heart ultrasound is the most versatile, most widely used, and cost-effective heart imaging method. Accessibility to ultrasound imaging is growing rapidly as the devices are getting cheaper and smaller. However, interpretation of the acquired images creates a bottleneck; it requires
substantial skill, it is long, manual, and prone to errors and variability. Ligence is remodelling the quality, difficulty, and length of echocardiography with an AI-driven tool to automate the whole analysis of heart ultrasound images. Deep learning neural networks classify heart image
views, detect heart cycle phases, and perform measurements. It seamlessly integrates with existing infrastructure in hospitals, meaning that moments after images are loaded onto the hospital's network the results are accessible on any workstation. This results in dramatically increased
accessibility and analysis quality, earlier diagnosis, and better patient risk stratification, monitoring, and patient management.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-EIC-2021-ACCELERATORCHALLENGES-01
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HORIZON-EIC-ACC-BF - HORIZON EIC Accelerator Blended FinanceKoordinator
LT-51305 KAUNAS
Litauen
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).