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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Contenido archivado el 2024-06-18

Statistically Efficient Structured Prediction for Computer Vision and Medical Imaging

Objetivo

Inference in medical imaging is an important step for disease diagnosis, tissue segmentation, alignment with an anatomical atlas, and a wide range of other applications. However, imperfections in imaging sensors, physical limitations of imaging technologies, and variation in the human population mean that statistical methods are essential for high performance. Statistical learning makes use of human provided ground truth to enable computers to automatically make predictions on future examples without human intervention. At the heart of statistical learning methods is risk minimization - the minimization of the expected loss on a previously unseen image. Textbook methods in statistical learning are not generally designed to minimize the expected loss for loss functions appropriate to medical imaging, which may be asymmetric and non-modular. Furthermore, these methods often do not have the capacity to model interdependencies in the prediction space, such as those arising from spatial priors, and constraints arising from the volumetric layout of human anatomy. We aim to develop new statistical learning methods that have these capabilities, to develop efficient learning algorithms, to apply them to a key task in medical imaging (tumor segmentation), and to prove their convergence to optimal predictors. To achieve this, we will leverage the structured prediction framework, which has shown impressive empirical results on a wide range of learning tasks. While theoretical results giving learning rates are available for some algorithms, necessary and sufficient conditions for consistency are not known for structured prediction. We will consequently address this issue, which is of key importance for algorithms that will be applied to life critical applications, e.g. segmentation of brain tumors that will subsequently be targeted by radiation therapy or removed by surgery. Project components will address both theoretical and practical issues.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

FP7-PEOPLE-2012-CIG
Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

MC-CIG - Support for training and career development of researcher (CIG)

Coordinador

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Aportación de la UE
€ 58 333,33
Dirección
OUDE MARKT 13
3000 Leuven
Bélgica

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Región
Vlaams Gewest Prov. Vlaams-Brabant Arr. Leuven
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos

Participantes (1)

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