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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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DETECTION OF CEREBRAL ISCHEMIA BASED ON MACHINE LEARNING

Descripción del proyecto

Un análisis más profundo del diagnóstico del accidente cerebrovascular

Una tomografía axial computarizada (TAC) es una de las modalidades de obtención de imágenes más eficaces para diagnosticar un accidente cerebrovascular, que constituye una de las principales causas de morbimortalidad y discapacidad grave a largo plazo. En este sentido, la tecnología de perfusión por TAC puede desempeñar un papel importante en la detección y caracterización del accidente cerebrovascular, pero no está exenta de limitaciones. Por ejemplo, la perfusión por TAC no es compatible con el análisis de inteligencia artificial. En el proyecto DECIMAL, financiado con fondos europeos, se examinarán y desarrollarán algoritmos novedosos para analizar de forma nativa los datos de esta tecnología y proporcionar un asesoramiento rápido sobre el tratamiento. Para ello, el proyecto contratará a un asociado de innovación para analizar la viabilidad técnica y práctica de desarrollar algoritmos de perfusión por TAC basados en datos.

Objetivo

Stroke is the second cause of morbidity and the leading cause of long-term disability. More than 1.1 million people in Europe suffer a stroke each year, which will increase to 1.5 million in 2025 due to an ageing population and unhealthy lifestyle. Stroke diagnosis and care is notoriously complicated. Some improvements have been made in the clinic, such as through the introduction of CT Perfusion imaging technology (CTP) to allow for quantitation. There are, however, many concerns with current implementations resulting in poor accuracy.

Nico.lab develops and markets unique Artificial Intelligence (AI) technology which analyzes brain imagery – such as a CT or MRI scan – and provides health professionals with treatment advice. CTP is a vastly different technology and is thus not yet supported by our AI analysis. Therefore, we want to research and develop novel algorithms to natively analyze CTP data and provide quick treatment advice.

As we have no experience at all with CTP technology – not medically nor concerning software, and barely in a research capacity - we require someone who holds all these expertises. There are, however, several barriers currently withholding us, ranging from our lacking resources to demontstrably unavailable talent in The Netherlands.

With this Innovation Associate grant we wish to hire the right talent. In this project the innovation associate will explore the technical and practical feasibility of developing data driven CTP algorithms. The innovation associate will obtain technical, practical and soft skills. Finally, the associate will deliver an innovation programme roadmap which can be implemented after finalization of this project.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

CSA - Coordination and support action

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) H2020-INNOSUP-2018-2020

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Coordinador

NICO-LAB BV
Aportación neta de la UEn
€ 137 747,50
Dirección
PAASHEUVELWEG 25
1105 BP Amsterdam
Países Bajos
Pyme
Sí
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total
Sin datos