Description du projet
Un examen plus approfondi du diagnostic des accidents vasculaires cérébraux
La tomodensitométrie (TDM) est l’une des modalités d’imagerie les plus efficaces pour diagnostiquer un accident vasculaire cérébral (AVC), l’une des principales causes de mortalité, morbidité et invalidité grave à long terme. Ainsi, la TDM de perfusion (TDMp) peut jouer un rôle important dans la détection et la caractérisation des AVC. Toutefois, cette technologie n’est pas sans limites. Par exemple, la TDMp n’est pas prise en charge par les analyses d’intelligence artificielle. Le projet DECIMAL, financé par l’UE, étudiera et développera de nouveaux algorithmes pour analyser de façon native les données issues des TDMp et fournir des conseils rapides sur le traitement à suivre. Plus précisément, le projet recrutera un associé chargé de l’innovation pour explorer la faisabilité pratique et technique du développement d’algorithmes de TDMp axés sur les données.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationlogiciel
- sciences médicales et de la santémédecine fondamentaleneurologieaccident vasculaire cérébral
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationintelligence artificielleapprentissage automatique
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Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-INNOSUP-2018-2020
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H2020-INNOSUP-2020-02
Régime de financement
CSA - Coordination and support actionCoordinateur
1105 BP Amsterdam
Pays-Bas
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.