Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
- medycyna i nauki o zdrowiu medycyna kliniczna anatomia i morfologia
- medycyna i nauki o zdrowiu medycyna kliniczna chirurgia
- nauki przyrodnicze informatyka sztuczna inteligencja rozpoznawanie obrazów
- inżynieria i technologia inżynieria elektryczna, inżynieria elektroniczna, inżynieria informatyczna inżynieria elektroniczna czujniki
- inżynieria i technologia inżynieria medyczna diagnostyka obrazowa
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Przepraszamy… podczas wykonywania operacji wystąpił nieoczekiwany błąd.
Wymagane uwierzytelnienie. Powodem może być wygaśnięcie sesji.
Dziękujemy za przesłanie opinii. Wkrótce otrzymasz wiadomość e-mail z potwierdzeniem zgłoszenia. W przypadku wybrania opcji otrzymywania powiadomień o statusie zgłoszenia, skontaktujemy się również gdy status ulegnie zmianie.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
FP7-PEOPLE-2012-CIG
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszenia
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
MC-CIG - Support for training and career development of researcher (CIG)
Koordynator
3000 Leuven
Belgia
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.