Objectif
Clinical experts make design decisions on treatments, interventions, or on devices. ICT empowers them with patient-specific simulation models that enable better-informed design decisions. But patient-specific computational medicine is currently cumbersome, slow, and unintuitive; it relies on complex processing by technical experts, and it is hence far from reaching its full potential on clinical design, and scarcely used.
RAINBOW envisions next-generation biomechanics simulation and optimization tools for personalized clinical design that are rapidly setup for a particular patient, have a fast learning curve, are easy-to-use by clinical experts, and do not require intervention by a technical team. Research objectives entail automated processing of patient data; automated setup of representations and parameters, capability to manage variance across patients; robust and accurate simulation as a latent part of design tools; and fast optimization methods that allow intuitive exploration of the design space. Novel computational methods will be created to reach the objective of rapid biomechanics simulation. RAINBOW will apply research solutions for diagnosis, prognosis, monitoring, surgical training, planning, guidance, design of prosthetics, implants, and medical devices, and will address health conditions such as osteoarthritis, scoliosis, hearing impairment, cardiovascular diseases, obesity etc.
RAINBOW has 5 excellent academic participants: UCPH (medical imagine, machine learning), URJC (data-driven modeling), UL (computational mechanics), CARDIFF (model reduction), AAU and one hospital HH (bone modeling) and 8 industries 3Shape (prosthesis), Kitware (imaging), Insimo (surgical simulation), GMV (eHealth), Simpleware (CAD/CAE), inuTech (numerics), Anatascope (Patient specific modeling) and Next-Limit (CFD). This combined expertise will ensure diverse impact and training of highly qualified individuals.
Champ scientifique
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationscience informatique
- sciences médicales et de la santémédecine cliniquecardiologiemaladies cardiovasculaires
- sciences naturellessciences biologiquesbiophysique
- sciences médicales et de la santébiotechnologie médicaleimplant
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationintelligence artificielleapprentissage automatique
Programme(s)
Régime de financement
MSCA-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)
Coordinateur
1165 Kobenhavn
Danemark
Voir sur la carte
Participants (9)
4365 Esch-sur-alzette
Voir sur la carte
28933 Mostoles
Voir sur la carte
CF24 0DE Cardiff
Voir sur la carte
Participation terminée
3400 Hillerod
Participation terminée
1060 Kobenhavn
28760 Tres Cantos Madrid
Voir sur la carte
RG2 6UJ Reading Berkshire
Voir sur la carte
9220 Aalborg
Voir sur la carte
1060 Kobenhavn
Voir sur la carte
Partenaires (5)
Les organisations partenaires contribuent à la mise en œuvre de l’action, mais ne signent pas la convention de subvention.
28002 Madrid
Voir sur la carte
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
Les organisations partenaires contribuent à la mise en œuvre de l’action, mais ne signent pas la convention de subvention.
69100 Villeurbanne
Voir sur la carte
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
Les organisations partenaires contribuent à la mise en œuvre de l’action, mais ne signent pas la convention de subvention.
67091 Strasbourg
Voir sur la carte
Les organisations partenaires contribuent à la mise en œuvre de l’action, mais ne signent pas la convention de subvention.
34960 Montpellier
Voir sur la carte
Les organisations partenaires contribuent à la mise en œuvre de l’action, mais ne signent pas la convention de subvention.
90429 Nuremberg
Voir sur la carte
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.