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

Adaptive Gaussian Mixture Models for Continuous Representation of Digital Medical Images

Objectif

In tomographic medical imaging, images are not acquired directly but sample data of statistical nature is measured from the patient placed in the field of view. From the acquired data, a volumetric image is then reconstructed by computational methods. Since the data acquisition pattern does not take into account the underlying image representation, reconstruction artifacts are likely to occur, especially when images are represented by uniform grids of voxels. As a consequence, images contain visible noise artifacts while the resolution is often insufficient in regions that would be supported by higher statistical information. Those regions are the focus of attention for image assessment and improving image resolution locally could provide a huge benefit for better detectability. Alternatives to the classical representation of images by grids of pixels and voxels exist but image modeling is not yet a very active field of research. Fortunately, the combination of modern developments in statistical estimation methods, approximation properties of polynomial B-spline basis functions and efficient hierarchical space partitioning data structures provide both theoretical justifications and efficient computational methods for the generation of high-quality adaptive image models from limited input data. The aim of this research project is to unveil a new way to represent continuous digital images in general. The paradigm of continuous image representation is totally new for medical imaging and contrasts with established discrete image models based on histograms. With such a sparse and continuous model, the image space is not limited by sharp boundaries and the number of image elements, hence the resolution, can be adapted locally as a function of the amount of input information available for image reconstruction. The techniques developed in this project will have a strong impact since they can be transferred to many other stochastic reconstruction scenarios.

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-PEOPLE-2009-RG
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.

MC-ERG - European Re-integration Grants (ERG)

Coordinateur

RHEINISCH-WESTFAELISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE AACHEN
Contribution de l’UE
€ 30 000,00
Adresse
TEMPLERGRABEN 55
52062 Aachen
Allemagne

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Région
Nordrhein-Westfalen Köln Städteregion Aachen
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.

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