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Computational Hematopathology for Improved Diagnostics

Descrizione del progetto

Una migliore interpretazione dei vetrini digitali grazie all’intelligenza artificiale

Le neoplasie ematologiche maligne, come la leucemia e il linfoma, colpiscono ogni anno milioni di adulti e bambini, spesso con conseguenze letali. La diagnosi si basa su anomalie cellulari, e i citologi sono specializzati proprio nell’individuare le malattie dalla composizione delle singole cellule di sangue, midollo osseo e tessuti linfoidi. Dopo 150 anni di ricerca sulle malattie del sangue, i medici si affidano ancora ai loro occhi per l’interpretazione dei vetrini istopatologici. Il progetto CompHematoPathology, finanziato dall’UE, sta portando il potere dell’intelligenza artificiale e della modellizzazione matematica nella diagnosi delle neoplasie ematologiche maligne. Utilizzando questi strumenti e dati di immagine annotati da esperti, CompHematoPathology prevede di sviluppare un modello basato sui dati per prevedere le dinamiche ematiche in salute e malattia. La promessa è quella di aumentare la produttività, migliorare le diagnosi e, in ultima analisi, migliorare il trattamento dei pazienti con neoplasie ematologiche maligne.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

ERC-COG - Consolidator Grant

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2019-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

HELMHOLTZ ZENTRUM MUENCHEN DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUER GESUNDHEIT UND UMWELT GMBH
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 981 213,00
Indirizzo
INGOLSTADTER LANDSTRASSE 1
85764 Neuherberg
Germania

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Regione
Bayern Oberbayern München, Landkreis
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 981 213,00

Beneficiari (1)

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