Skip to main content
European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
CORDIS Web 30th anniversary CORDIS Web 30th anniversary

DETECTION OF CEREBRAL ISCHEMIA BASED ON MACHINE LEARNING

Opis projektu

Bliższe spojrzenie na diagnostykę udarów

Tomografia komputerowa (TK) to jedna z metod obrazowania najlepiej sprawdzających się w przypadku diagnozowania udaru, który stanowi główną przyczynę zgonów, powikłań chorobowych i poważnej, trwałej niepełnosprawności. Perfuzyjna tomografia komputerowa (pTK) może być niezwykle użyteczna w wykrywaniu i charakteryzowaniu udarów. Ma ona jednak swoje ograniczenia. Na przykład wyników pTK nie można poddać analizie z użyciem sztucznej inteligencji. Zespół finansowanego ze środków UE projektu DECIMAL zajmie się badaniem i rozwojem nowych algorytmów przystosowanych do analizy danych pTK. Ma to przełożyć się na szybszy dostęp do informacji umożliwiających dobór metody leczenia. W związku z tym badacze zamierzają podjąć współpracę ze specjalistą ds. innowacji, którego zadaniem będzie przeprowadzenie oceny technicznej i praktycznej wykonalności w odniesieniu do opartych na danych algorytmów pTK.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Zaproszenie do składania wniosków

H2020-INNOSUP-2018-2020

Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszenia

Szczegółowe działanie

H2020-INNOSUP-2020-02

Koordynator

NICO-LAB BV
Wkład UE netto
€ 137 747,50
Adres
PAASHEUVELWEG 25
1105 BP Amsterdam
Niderlandy

Zobacz na mapie

MŚP

Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.

Tak
Rodzaj działalności
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Linki
Koszt całkowity
Brak danych