Ziel
Stroke and cognitive decline are among the leading contributors to disease burden and long-term disability worldwide. Despite their prevalence, the contributing disease processes are not fully understood. This is in part due to the lack of (early) prediction models and ways to characterize protective mechanisms, which can help to distinguish between patients and healthy individuals before symptoms manifest. Such prediction models can facilitate prevention strategies for adverse cognitive and functional outcomes, thereby enriching patients’ life quality and reduce the economic burden on society. Advanced neuroimaging techniques, such as MRI, have provided additional insight into the underlying disease biology. One major challenge when using neuroimaging techniques lies in the fact that large amounts of data are required to account for variations in clinical presentation and assessment, necessitating the use of dedicated pipelines for extracting phenotypes. However, most pipelines are developed in research settings and tend to fail when applied to real-life clinical cohorts, leading to a subpar use of rich, available patient datasets.
Here, a fully-automated, translational pipeline for extracting MRI phenotypes from data acquired in clinical and research settings is developed with a particular focus on outlining white matter hyperintensities (WMH). WMH are a common phenotype in aging and across diseases; however, group differences are poorly understood. This makes WMH a prime candidate for extracting additional information, which can be used for outcome prediction. The proposed prediction models utilize newly extracted characteristics, clinical/demographic information and a latent variable construct to predict general cognitive decline and outcome after stroke. In particular, the proposed latent variable has shown promise in acting as a surrogate measure for protective mechanisms in stroke patients, where its biological meaning is assessed as part of this project.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/de/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- Medizin- und Gesundheitswissenschaften Klinische Medizin Angiologie Gefäßerkrankungen
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen Deep Learning
- Medizin- und Gesundheitswissenschaften Grundlagenmedizin Neurologie Schlaganfall
- Technik und Technologie Medizintechnik diagnostische Bildgebung Magnetresonanztomografie
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
HAUPTPROGRAMM
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
MSCA-IF-GF - Global Fellowships
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2016
Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigenKoordinator
Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
53127 Bonn
Deutschland
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.