Objetivo
Diseases characteristic for modern western civilization, such as cancer, diabetes or cardiovascular disorders, lead to millions of deaths per year in the European Union. In order to decrease this enormous quantity, medical imaging should be widely available at early diagnostics and every stage of a therapy. Nowadays, there are various diagnostics techniques including CT, PET, MRI, however, analysis of a medical image is time-consuming and expensive. Development of new effective automatic tool for medical imaging will appear a new strategy in highly specific control of incidences and disease progression. The aim of the DeeBMED project is to develop powerful automatic medical imaging tool that can cope with main problems associated with complex images like medical scans: multimodality of data distribution, large number of dimension and small number of examples, small amount of labeled data, multi-source learning, and robustness to transformations. In this project I will propose a probabilistic framework that combines different deep neural networks (DNN), such as feedforward nets, convolutional nets, Gaussian processes. I will apply DNN to model probabilistic relationships among a medical scan, a disease label, and hidden variables representing latent factors in data. In the case of a small sample size DNN are prone to overfitting. A possible remedy for that is Bayesian learning, however, it is still challenging how to apply it to DNN. In this project I will use various approaches: modelling weights uncertainty, Dropout, Bayesian Distillation. As the result I predict identification of the first highly effective medical imaging analysis tool that in the future will be widely used by radiologists in medical institutes in the whole EU. Novel automation will drastically reduce time and costs of analysis and provide more accessible diagnostics. The project will be carried out at the University of Amsterdam, under the supervision of Prof. Max Welling.
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..
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..
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático aprendizaje profundo
- ingeniería y tecnología ingeniería médica imagenología
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Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMA PRINCIPAL
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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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.
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.
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.
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.
MSCA-IF-EF-ST - Standard EF
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) H2020-MSCA-IF-2015
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
1012WX Amsterdam
Países Bajos
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.