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Contenuto archiviato il 2024-06-18

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

Descrizione del progetto


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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP7-ICT-2007-2
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

CP - Collaborative project (generic)

Coordinatore

EIBIR GEMEINNUTZIGE GMBH ZUR FORDERUNG DER ERFORSCHUNG DER BIOMEDIZINISCHEN BILDGEBUNG
Contributo UE
€ 296 693,00
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

Partecipanti (9)

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