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

Biomedical Data Fusion using Tensor based Blind Source Separation

Objectif

"Summary: the quest for a general functional tensor framework for blind source separation

Our overall objective is the development of a general functional framework for solving tensor based blind source separation (BSS) problems in biomedical data fusion, using tensor decompositions (TDs) as basic core. We claim that TDs will allow the extraction of fairly complicated sources of biomedical activity from fairly complicated sets of uni- and multimodal data. The power of the new techniques will be demonstrated for three well-chosen representative biomedical applications for which extensive expertise and fully validated datasets are available in the PI’s team, namely:
• Metabolite quantification and brain tumour tissue typing using Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging,
• Functional monitoring including seizure detection and polysomnography,
• Cognitive brain functioning and seizure zone localization using simultaneous Electroencephalography-functional MR Imaging integration.

Solving these challenging problems requires that algorithmic progress is made in several directions:
• Algorithms need to be based on multilinear extensions of numerical linear algebra.
• New grounds for separation, such as representability in a given function class, need to be explored.
• Prior knowledge needs to be exploited via appropriate health relevant constraints.
• Biomedical data fusion requires the combination of TDs, coupled via relevant constraints.
• Algorithms for TD updating are important for continuous long-term patient monitoring.
The algorithms are eventually integrated in an easy-to-use open source software platform that is general enough for use in other BSS applications.

Having been involved in biomedical signal processing over a period of 20 years, the PI has a good overview of the field and the opportunities. By working directly at the forefront in close collaboration with the clinical scientists who actually use our software, we can have a huge impact."

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: https://op.europa.eu/fr/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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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.

ERC-2013-ADG
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.

ERC-AG - ERC Advanced Grant

Institution d’accueil

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Contribution de l’UE
€ 2 500 000,00
Adresse
OUDE MARKT 13
3000 Leuven
Belgique

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Région
Vlaams Gewest Prov. Vlaams-Brabant Arr. Leuven
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.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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