Projektbeschreibung
Moderne Instrumente für die rechtzeitige Erkennung von Melanomen
Im Kampf gegen Krebs sind eine effektive Vorsorge und frühzeitige Erkennung entscheidend. Melanome zählen zu den aggressivsten Krebsarten, die sich im Frühstadium erkennen lassen. Sie sind für die meisten Hautwucherungen verantwortlich. Bei den aktuellen Untersuchungsmethoden werden jedoch lediglich die einzelnen pigmentierten Läsionen auf Anzeichen für ein Melanom geprüft, was häufig ineffizient und zeitaufwendig ist. Das EU-finanzierte Projekt iToBoS wird eine wegweisende Diagnoseplattform auf Basis künstlicher Intelligenz entwickeln, die bei der rechtzeitigen Erkennung von Melanomen hilft. Sie wird aus einem hochmodernen Körperscanner und einem begleitenden computergestützten Diagnosewerkzeug bestehen, die eine genaue und personalisierte frühzeitige Erkennung von Melanomen ermöglichen, Leben retten und medizinische Ressourcen weltweit einsparen können.
Ziel
Melanoma is one of the most aggressive cancers that can be discovered at an early stage, and it is responsible for 60% of lethal skin neoplasia. Its incidence has been increasing in white population and could become a public health challenge because of an increase in life expectancy of the elderly population. Total body skin examination, the primary screening mechanism for melanoma, checks each pigmented skin lesion individually in search of typical melanoma signs. This can be a very time consuming technique for patients with atypical mole syndrome or a large number of naevi.
iToBoS aims at developing an AI diagnostic platform for early detection of melanoma. The platform includes a novel total body scanner and a Computer Aided Diagnostics (CAD) tool to integrate various data sources such as medical records, genomics data and in vivo imaging. This approach will lead to a highly patient-tailored, early diagnosis of melanoma. The project will develop and validate an AI cognitive assistant tool to empower healthcare practitioners, offering a risk assessment for every mole. Beyond integrating all available information about the patient to personalise the diagnostic, it will provide methods for visualising, explaining and interpreting AI models, thus overcoming the “black box” nature of current AI-enabled CAD systems, and providing dermatologists with valuable information for their clinical practice.
The new total body scanner will be based on an existing prototype developed by 3 of the project partners, but powered with high-resolution cameras equipped with liquid lenses. These novel lenses, based on two immiscible fluids of different refractive index, will allow achieving unprecedented image quality of the whole body. The integration of such images with all available patient data using machine learning will lead to a new dermoscopic diagnostic tool providing prompt, reliable and highly personalised diagnostics for optimal judgement in clinical practice.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencesbiological sciencesgenetics
- medical and health scienceshealth sciencespublic health
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensorsoptical sensors
- medical and health sciencesclinical medicineoncologyskin cancermelanoma
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-SC1-2020-Single-Stage-RTD
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
17004 Girona
Spanien
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Beteiligte (21)
8953 Dietikon
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
49527 Petach Tikva
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28037 Madrid
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Rechtsträger, der nicht Auftragnehmer ist und an einen Teilnehmer angegliedert oder rechtlich mit diesem verbunden ist. Der Rechtsträger übernimmt Arbeiten zu in der Finanzhilfevereinbarung festgelegten Bedingungen, liefert Waren oder bietet Dienstleistungen für die Aktion, unterzeichnet jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung. Eine Drittpartei hält sich an die Regeln, die gemäß der Finanzhilfevereinbarung für den verbundenen Teilnehmer gelten hinsichtlich der Förderfähigkeit von Kosten und der Kontrolle der Ausgaben.
28037 Madrid
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Beteiligung beendet
8500 Kortrijk
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157 80 ATHINA
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30167 Hannover
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08036 Barcelona
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Rechtsträger, der nicht Auftragnehmer ist und an einen Teilnehmer angegliedert oder rechtlich mit diesem verbunden ist. Der Rechtsträger übernimmt Arbeiten zu in der Finanzhilfevereinbarung festgelegten Bedingungen, liefert Waren oder bietet Dienstleistungen für die Aktion, unterzeichnet jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung. Eine Drittpartei hält sich an die Regeln, die gemäß der Finanzhilfevereinbarung für den verbundenen Teilnehmer gelten hinsichtlich der Förderfähigkeit von Kosten und der Kontrolle der Ausgaben.
08036 Barcelona
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08173 Sant Cugat Del Valles
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Dundalk Louth
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
34127 Trieste
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17003 Girona
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
31400 Toulouse
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SW1W 9TR London
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94160 Saint-Mande
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4072 Brisbane
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1111 Budapest
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80686 Munchen
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75597 Uppsala
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33604 Bielefeld
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