Q84117 (Q84117): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Removed claim: financed by (P890): European Union (Q1)) |
(Changed an Item) |
||
| Property / financed by | |||
| Property / financed by: European Union / rank | |||
Normal rank | |||
| Property / financed by | |||
| Property / financed by: Directorate-General for Regional and Urban Policy / rank | |||
Normal rank | |||
Revision as of 18:41, 8 February 2020
Project in Poland financed by DG Regio
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project in Poland financed by DG Regio |
Statements
8,230,750.45 zloty
0 references
9,221,829.96 zloty
0 references
89.25 percent
0 references
1 July 2018
0 references
30 June 2021
0 references
PIXEL TECHNOLOGY SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
0 references
Obecnie nie ma specyficznego parametru pozwalającego na postawienie pewnego rozpoznania stwardnienia rozsianego (SM).Mimo kryteriów diagnostycznych, opartych głównie na obrazowaniu rezonansu magnetycznego (RM),konieczne jest nadal wykluczenie innych chorób naśladujących obraz kliniczny SM. Dotąd nie opracowano narzędzia pozwalającego na precyzyjną diagnozę SM, diagnoza oparta jest w dużej mierze na doświadczeniu lekarzy, a nie kwantyfikowalnych wskaźnikach, a u wielu pacjentów konieczna jest długa obserwacja odwlekająca decyzję terapeutyczną. Ponadto, do 13% chorych z rozpoznaniem SM nie jest w rzeczywistości chorych na SM. Projekt ma na celu przeprowadzenie badań opracowujących profili diagnostycznych i sieci deep learning (DL), umożliwiających diagnostykę różnicową SM w trybie AI (sztucznej inteligencji). W systemie gromadzone będą dane z RM, optycznej koherentnej tomografii siatkówki (OCT), badań immunologicznych i markerów neurodegeneracji, dane kliniczne i neuropsychologiczne. Na podstawie danych z 5000 przypadków (50 % - pacjenci z SM) wytyczone zostaną pierwotne wzorce. Ścieżki diagnostyczne wytyczone przez neurologów i radiologów obejmą parametry, którym przypisana zostanie waga wpływająca na końcową diagnozę, oceniona zostanie korelacja między parametrami. Efektem końcowym będzie zbiór algorytmów i wyćwiczona sieć DL, która będzie analizować dostępne zbiory i prezentować w postaci panelu diagnostycznego zbiór informacji wraz z analizą pozwalającą lekarzowi na precyzyjniejszą decyzję diagnostyczną. Dla badań przypisany będzie parametr - scoring, oceniający wpływ parametru na diagnozę. Na podstawie wszystkich danych szacowana będzie wartość ostateczna dla pacjenta. Ważnym elementem będzie automatyczne wykrywanie nieprawidłowości obrazu RM i OCT oraz wprowadzenie nowych parametrów (Polish)
0 references
Identifiers
POIR.04.01.04-00-0118/17
0 references