Skip to main content
European Commission logo
français français
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Mole Gazer: Proof-of-concept study to improve early detection of melanoma using time-series analyses of evolution of naevi

Description du projet

Une forme d’IA inspirée de l’astronomie pour prévoir le développement de mélanomes

La surveillance séquentielle des grains de beauté par un dermatologue constitue la méthode de référence pour la détection précoce des mélanomes. Toutefois, cette approche est très chronophage et relativement peu efficace. Les scientifiques du projet MOLEGAZER, financé par l’UE, proposent de développer une méthode automatisée de photographie de l’intégralité du corps, qui permettra de contrôler les grains de beauté en exploitant des algorithmes d’intelligence artificielle utilisés en astronomie pour surveiller le ciel nocturne et prédire la nature et l’issue de divers événements. L’approche proposée s’appuiera sur des images de la peau pour détecter automatiquement les modifications des grains de beauté et en déduire des prévisions robustes de l’évolution des lésions cutanées, ouvrant la voie à une détection précoce des mélanomes.

Objectif

Early detection of melanoma improves survival. Individuals with multiple naevi (moles) are at an increased risk of developing melanoma, but sequential monitoring by dermatologists is time-consuming and inefficient. Artificial intelligence (AI) methods can potentially diagnose melanoma from single time-point lesion images, but a more clinically-relevant question is whether melanoma can be detected early, based on automated detection of changes in naevi using total body photography (TBP; high-resolution standardised images of body-parts).

Cutting edge astronomical surveys use sequential images to monitor the night sky. With state-of-the-art AI techniques, these surveys identify and track subtle changes, robustly classifying the nature and prognosis of each event from just three images. Both astronomy and dermatology therefore face similar challenges: robustly predicting the evolution of sources from sparsely-sampled images. With this motivation we propose an innovative solution: adapting AI algorithms, developed in astronomy and the ERC SPCND project, for use in the automated detection, characterisation and monitoring of skin lesions. With a wealth of experience tackling this problem in astronomy, this proof-of-concept project will characterise the properties and evolutionary path of naevi in preparation for the next stage: the early detection of melanoma.

Régime de financement

ERC-POC - Proof of Concept Grant

Institution d’accueil

UNIVERSITY OF SOUTHAMPTON
Contribution nette de l'UE
€ 150 000,00
Adresse
Highfield
SO17 1BJ Southampton
Royaume-Uni

Voir sur la carte

Région
South East (England) Hampshire and Isle of Wight Southampton
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Bénéficiaires (1)