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Computational Hematopathology for Improved Diagnostics

Projektbeschreibung

Künstliche Intelligenz verbessert Interpretation digitaler Befunde

Jedes Jahr sind Millionen von Erwachsenen und Kindern von hämatologischen Malignomen wie Leukämie und Lymphome betroffen, oft mit tödlichen Folgen. Die Diagnose stützt sich auf zelluläre Anomalien und zytologisches Fachpersonal ist speziell dafür ausgebildet, Krankheiten aus der Einzelzellzusammensetzung von Blut, Knochenmark und lymphatischen Geweben zu erkennen. Nach 150 Jahren Erforschung der Blutkrankheiten verlassen sich die Klinikerinnen und Kliniker bei der Interpretation der histopathologischen Befunde immer noch auf ihre Augen. Im EU-finanzierten Projekt CompHematoPathology werden die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz und der mathematischen Modellierung in die Diagnose hämatologischer Malignome einbezogen. Mit diesen Werkzeugen und fachkundig kommentierten Bilddaten plant CompHematoPathology die Entwicklung eines datengesteuerten Modells zur Vorhersage der Blutdynamik bei gesunden und kranken Personen. Dies verspricht einen höheren Durchsatz, bessere Diagnosen und letztlich eine bessere Behandlung der Patientinnen und Patienten mit hämatologischen Malignomen.

Ziel

Identifying hematologic malignancies still relies on the time-consuming and subjective visual assessment of images. Every day, cytologists and pathologists are confronted with rare diagnostic cells, ever-increasing image data, and heterogeneous disease manifestations. Although we understand blood better than any other human tissue, we are unable to quantitatively predict a patient’s blood dynamics from a measurement. Diagnosis thus depends on rough staging schemes and the expertise and intuition of the clinician.
In my proposal, I address these challenges by establishing computational hematopathology, a combination of artificial intelligence algorithms and mathematical models that will boost the currently prevailing manual assessment. Based on my experience in using these methods for scrutinizing stem cell differentiation I will combine the power of deep learning and mathematical modeling with digitized and expertly annotated image data. My unique approach enables me to design and parametrize a data-driven model to predict hematopoietic dynamics in health and disease. Since the interpretation of digitized slides is becoming the clinical standard, novel algorithms for standardized disease classification and improved diagnosis are critically needed now.
This interdisciplinary project merges methods from digital pathology, machine learning, image processing, and mathematical modeling. ComHematoPathology will provide novel approaches and software tools for automated classification of hematopathology image data, allowing for reproducible and precise diagnosis at an unprecedented level. This will increase throughput and standardize the diagnosis of blood diseases and will thus improve the treatment of patients suffering from hematologic malignancies.

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: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

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.

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.

ERC-COG - Consolidator Grant

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2019-COG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

HELMHOLTZ ZENTRUM MUENCHEN DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUER GESUNDHEIT UND UMWELT GMBH
Netto-EU-Beitrag

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.

€ 1 981 213,00
Adresse
INGOLSTADTER LANDSTRASSE 1
85764 Neuherberg
Deutschland

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Region
Bayern Oberbayern München, Landkreis
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

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.

€ 1 981 213,00

Begünstigte (1)

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