MDLs-L — Development of a coupled, mechanistic DeepLear ning simulation tool for extensive lung function analysis (Q3304225): Difference between revisions

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Property / beneficiary: Q3358814 / rank
 
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Revision as of 12:36, 26 October 2021

Project Q3304225 in Germany
Language Label Description Also known as
English
MDLs-L — Development of a coupled, mechanistic DeepLear ning simulation tool for extensive lung function analysis
Project Q3304225 in Germany

    Statements

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    325,400.0 Euro
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    1 May 2021
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    31 December 2023
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    Treaves Research & Consult GmbH Rudek Dr.Arthur Alexander
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    50°7'16.21"N, 8°29'41.75"E
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    65835
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    Mit Hilfe einer systematischen Selbstähnlichkeitsanalyse ist es geplant, eine auf physikalischen, fluid- und strukturdynamischen Mod ellierungsgrundlagen basierende Simulation eines vollständigen humanen Lungenmodells in allen charakteristischen Funktionsabschnitte n durchzuführen. Aufbauend auf diesen rechenintensiven Ansätzen soll im Rahmen des Vorhabens erstmals ein auf DeepLearning-Algorith mik basierender, neuartiger und durch seine hohe Effizienz im Vergleich zu etablierten Methoden echtzeitfähiger Simulationsansatz (m DLS-L Verfahren) für individualisierte, digitale Lungenfunktionsanalysen entwickelt werden, welcher im Zuge der fortschreitenden Ent wicklung moderner Diagnoseverfahren und individualisierter Therapieeinsätze im klinischen Alltag zum Einsatz kommen soll. (German)
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    With the help of a systematic analysis of self-similarity, it is planned to carry out a simulation of a complete human lung model in all characteristic functional phases based on physical, fluid and structural dynamic modulation. Building on these computation-intensive approaches, the project aims for the first time to develop a new, innovative, deep learning algorithm-based simulation approach (DLS-L) for individualised, digital lung function analyses, which is to be used in the course of the progressive development of modern diagnostic methods and individualised therapy applications in clinical everyday life. (English)
    24 October 2021
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    Identifiers

    DE_TEMPORARY_7007
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