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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Contenu archivé le 2024-06-18

Highly Accurate Breast Cancer Diagnosis through Integration of Biological Knowledge, Novel Imaging Modalities, and Modelling

Description du projet


Virtual Physiological Human

Despite tremendous advances in modern imaging technology, both early detection and accurate diagnosis of breast cancer are still unresolved challenges. Today, a variety of imaging modalities and image-guided biopsy procedures exist to identify and characterize morphology and function of suspicious breast tissue. However, a clinically feasible solution for breast imaging, which is both highly sensitive and specific with respect to breast cancer, is still missing. As a consequence, unnecessary biopsies are taken and tumours frequently go undetected until a stage where therapy is costly or unsuccessful.HAMAM will tackle this challenge by providing a means to seamlessly integrate the available multi-modal images and the patient information on a single clinical workstation. Based on knowledge gained from a large multi-disciplinary database, populated within the scope of this project, suspicious breast tissue will be characterised and classified.HAMAM will achieve this by;• Building the tools needed to integrate datasets / modalities into a single interface.• Providing pre processing / standardization tools that will allow for optimal comparison of disparate data• Building spatial correlation information datasets to allow for new similarity and multimodal tissue models. These will be key in the detection and diagnosis of breast cancer• Building in adaptability that allows for the integration of other sources of knowledge such as tumour models, genetic data, genotype, phenotype and standardised imaging.The exact diagnosis of suspicious breast tissue is ambiguous in many cases. HAMAM will resolve this using the statistical knowledge extracted from the large case database. The clinical workstation will suggest additional image modalities that may be captured to optimally resolve these uncertainties. The workstation thus guides the clinician in establishing a patient specific optimal diagnosis. This ultimately leads to a more specific and individual diagnosis.

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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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.

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.

FP7-ICT-2007-2
Voir d’autres projets de cet appel

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.

CP - Collaborative project (generic)

Coordinateur

EIBIR GEMEINNUTZIGE GMBH ZUR FORDERUNG DER ERFORSCHUNG DER BIOMEDIZINISCHEN BILDGEBUNG
Contribution de l’UE
€ 296 693,00
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

Participants (9)

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