Projektbeschreibung
Hochleistungsrechnen und Big Data für biomedizinische Anwendungen
Das sogenannte „vierte Paradigma“ der Wissenschaft basiert auf der Vereinigung von Hochleistungsrechnen und Big-Data-Analysen. Es wird die wissenschaftliche Forschung und Innovation im Bereich Gesundheit mit großer Wahrscheinlichkeit immens voranbringen. Das EU-finanzierte Projekt DeepHealth wird biomedizinische Anwendungen mit Hochleistungsrechenkapazitäten ausstatten sowie breite und kombinierte biomedizinische Datensätze mit Deep Learning durchdringen, um neue, wirksamere Methoden für Diagnose, Überwachung und Behandlung von Erkrankungen zu ermöglichen. Entwickelt wird eine belastbare und skalierbare Struktur für die gemeinsame Umgebung von Hochleistungsrechnen und Big Data, die auf zwei neue Bibliotheken zurückgreift: die European Distributed Deep Learning Library (EDDLL) und die European Computer Vision Library (ECVL). Sobald die Struktur validiert wurde, können an ihr Modelle trainiert und Trainingsdaten aus verschiedenen medizinischen Bereichen bereitgestellt werden.
Ziel
Health scientific discovery and innovation are expected to quickly move forward under the so called “fourth paradigm of science”, which relies on unifying the traditionally separated and heterogeneous high-performance computing and big data analytics environments.
Under this paradigm, the DeepHealth project will provide HPC computing power at the service of biomedical applications; and apply Deep Learning (DL) techniques on large and complex biomedical datasets to support new and more efficient ways of diagnosis, monitoring and treatment of diseases.
DeepHealth will develop a flexible and scalable framework for the HPC + Big Data environment, based on two new libraries: the European Distributed Deep Learning Library (EDDLL) and the European Computer Vision Library (ECVL). The framework will be validated in 14 use cases which will allow to train models and provide training data from different medical areas (migraine, dementia, depression, etc.). The resulting trained models, and the libraries, will be integrated and validated in 7 existing biomedical software platforms, which include: a) commercial platforms (e.g. PHILIPS Clinical Decision Support System from or THALES SIX PIAF; and b) research oriented platforms (e.g. CEA`s ExpressIF™ or CRS4`s Digital Pathology). Impact is measured by tracking the time-to-model-in-production (ttmip).
Through this approach, DeepHealth will also standardise HPC resources to the needs of DL applications, and underpin the compatibility and uniformity on the set of tools used by medical staff and expert users. The final DeepHealth solution will be compatible with HPC infrastructures ranging from the ones in supercomputing centers to the ones in hospitals.
DeepHealth involves 21 partners from 9 European Countries, gathering a multidisciplinary group from research organisations (9), health organisations (4) as well as (4) large and (4) SME industrial partners, with strong commitment towards innovation, exploitation and sustainability.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputer vision
- medical and health sciencesbasic medicineneurologydementia
- medical and health sciencesbasic medicinepathology
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningdeep learning
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenUnterauftrag
H2020-ICT-2018-2
Finanzierungsplan
IA - Innovation actionKoordinator
28050 Madrid
Spanien
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Beteiligte (24)
Rechtsträger, der nicht Auftragnehmer ist und an einen Teilnehmer angegliedert oder rechtlich mit diesem verbunden ist. Der Rechtsträger übernimmt Arbeiten zu in der Finanzhilfevereinbarung festgelegten Bedingungen, liefert Waren oder bietet Dienstleistungen für die Aktion, unterzeichnet jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung. Eine Drittpartei hält sich an die Regeln, die gemäß der Finanzhilfevereinbarung für den verbundenen Teilnehmer gelten hinsichtlich der Förderfähigkeit von Kosten und der Kontrolle der Ausgaben.
50002 Zaragoza
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46022 Valencia
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5684 PC Best
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Beteiligung beendet
013685 BUCURESTI
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171 21 Nea Smyrni
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
92230 Gennevilliers
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75015 PARIS 15
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08034 Barcelona
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83052 Bruckmuehl
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
10124 Torino
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Rechtsträger, der nicht Auftragnehmer ist und an einen Teilnehmer angegliedert oder rechtlich mit diesem verbunden ist. Der Rechtsträger übernimmt Arbeiten zu in der Finanzhilfevereinbarung festgelegten Bedingungen, liefert Waren oder bietet Dienstleistungen für die Aktion, unterzeichnet jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung. Eine Drittpartei hält sich an die Regeln, die gemäß der Finanzhilfevereinbarung für den verbundenen Teilnehmer gelten hinsichtlich der Förderfähigkeit von Kosten und der Kontrolle der Ausgaben.
00185 Roma
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41121 Modena
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09050 Pula Cagliari
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17177 Stockholm
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46010 Valencia
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10126 Torino
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39106 Magdeburg
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20457 HAMBURG
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050659 Bucaresti
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1015 Lausanne
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1011 Lausanne
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33003 Oviedo
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
104 22 Stockholm
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013685 Bucuresti
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).