Objectif
Time-series of multimodal medical images offer a unique opportunity to track anatomical and functional alterations of the brain in aging individuals. A collection of such time series for several individuals forms a longitudinal data set, each data being a rich iconic-geometric representation of the brain anatomy and function. These data are already extraordinary complex and variable across individuals. Taking the temporal component into account further adds difficulty, in that each individual follows a different trajectory of changes, and at a different pace. Furthermore, a disease is here a progressive departure from an otherwise normal scenario of aging, so that one could not think of normal and pathologic brain aging as distinct categories, as in the standard case-control paradigm.
Bio-statisticians lack a suitable methodological framework to exhibit from these data the typical trajectories and dynamics of brain alterations, and the effects of a disease on these trajectories, thus limiting the investigation of essential clinical questions. To change this situation, we propose to construct virtual dynamical models of brain aging by learning typical spatiotemporal patterns of alterations propagation from longitudinal iconic-geometric data sets.
By including concepts of the Riemannian geometry into Bayesian mixed effect models, the project will introduce general principles to average complex individual trajectories of iconic-geometric changes and align the pace at which these trajectories are followed. It will estimate a set of elementary spatiotemporal patterns, which combine to yield a personal aging scenario for each individual. Disease-specific patterns will be detected with an increasing likelihood.
This new generation of statistical and computational tools will unveil clusters of patients sharing similar lesion propagation profiles, paving the way to design more specific treatments, and care patients when treatments have the highest chance of success.
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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- sciences naturelles informatique et science de l'information logiciel
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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.
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.
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.
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-STG - Starting Grant
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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.
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(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2015-STG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
78153 Le Chesnay Cedex
France
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.