Increase the diagnostic efficacy of dynamic imaging after contrast enhancement in personalised oncology by extraction of new and improved biomarkers (Q78907)

From EU Knowledge Graph
Revision as of 08:03, 7 December 2021 by DG Regio (talk | contribs) (‎Changed label, description and/or aliases in de, and other parts: Adding German translations)
Jump to navigation Jump to search
Project Q78907 in Poland
Language Label Description Also known as
English
Increase the diagnostic efficacy of dynamic imaging after contrast enhancement in personalised oncology by extraction of new and improved biomarkers
Project Q78907 in Poland

    Statements

    0 references
    9,000,832.76 zloty
    0 references
    2,160,199.86 Euro
    13 January 2020
    0 references
    19,445,026.24 zloty
    0 references
    4,666,806.30 Euro
    13 January 2020
    0 references
    46.29 percent
    0 references
    1 February 2016
    0 references
    31 December 2018
    0 references
    FUTURE PROCESSING SP. Z O.O.
    0 references
    0 references

    50°34'7.3"N, 19°14'3.8"E
    0 references
    Obrazowanie dynamiczne po wzmocnieniu kontrastowym (ang. dynamic contrast enhanced imaging – DCE) przy użyciu tomografii komputerowej oraz rezonansu magnetycznego jest intensywnie badane w celu umożliwienia oceny unaczynienia nowotworów i innych tkanek. Wykazano, że biomarkery wyekstrahowane z badań dynamicznych po wzmocnieniu kontrastowym są skorelowane z procesami fizjologicznymi i molekularnymi, które można obserwować w angiogenezie nowotworowej. Biomarkery te mogą zostać wykorzystane do oceny charakterystyki i etapu zaawansowania nowotworu umożliwiając stratyfikację ryzyka u pacjentów z chorobą nowotworową. W ramach tego projektu zostanie stworzony innowacyjny system do kompleksowej analizy DCE. Celem projektu jest zwiększenie skuteczności diagnostycznej obrazowania dynamicznego po wzmocnieniu kontrastem w spersonalizowanej onkologii poprzez ekstrakcję nowych i ulepszonych biomarkerów. System będzie pozwalał na interaktywną współpracę interdyscyplinarnych zespołów eskeprtów w czasie rzeczywistym w celach diagnostycznych, będzie łatwy do obsługi i integracji z istniejącym oprogramowaniem. Umożliwi redukcję kosztów i pozwoli na zapewnienie spersonalizowanej opieki medycznej, oraz będzie mógł zostać użyty do zdalnej nauki i współpracy pomiędzy ekspertami, a to z kolei zainteresuje nowych użytkowników systemem oraz umożliwi rozwój dziedziny obrazowania medycznego. System będzie wyposażony w nowatorskie algorytmy segmentacji obrazów 4D, rejestracji obrazów, uczenia maszynowego oraz analizy DCE, które pomogą poprawić skuteczność diagnostyczną obrazowania dynamicznego. Innowacyjne algorytmy do zaawansowanej analizy map perfuzji pozwolą na ekstrakcję i analizę nowych biomarkerów, a zaawansowane narzędzia statystyczne pozwolą na dogłębną analizę wyekstrahowanych biomarkerów. Celem projektu jest dostarczenie innowacyjnego produktu, który zostanie wdrożony w codziennej praktyce klinicznej dla poprawienia skuteczności diagnozy i leczenia pacjentów z chorobami nowotworowymi. (Polish)
    0 references
    Dynamic contrast enhanced imaging (DCE) using computed tomography and magnetic resonance imaging is extensively studied to enable vascularisation of cancers and other tissues. It has been shown that biomarkers extracted from dynamic studies after contrast enhancement are correlated with physiological and molecular processes that can be observed in cancer angiogenesis. These biomarkers can be used to assess the characteristics and stage of cancer, enabling risk stratification in cancer patients. Within this project, an innovative system for comprehensive analysis of the DCE will be created. The aim of the project is to increase the diagnostic efficiency of dynamic imaging after enhanced contrast in personalised oncology by extraction of new and improved biomarkers. The system will allow interactive collaboration of interdisciplinary teams of eskeprts in real time for diagnostic purposes, will be easy to operate and integrate with existing software. It will make it possible to reduce costs and provide personalised medical care, and can be used for remote learning and collaboration between experts, which in turn will attract new users to the system and enable the development of medical imaging. The system will be equipped with innovative algorithms for segmentation of 4D images, image recording, machine learning and DCE analysis to help improve diagnostic efficiency of dynamic imaging. Innovative algorithms for advanced analysis of perfusion maps will allow for extraction and analysis of new biomarkers, and advanced statistical tools will allow for an in-depth analysis of extracted biomarkers. The aim of the project is to provide an innovative product that will be implemented in daily clinical practice to improve the effectiveness of diagnosis and treatment of cancer patients. (English)
    14 October 2020
    0 references
    L’imagerie dynamique à contraste amélioré (DCE) à l’aide de la tomographie par ordinateur et de l’imagerie par résonance magnétique est étudiée de manière approfondie afin de permettre l’évaluation de la vascularité tumorale et d’autres tissus. Il a été démontré que les biomarqueurs extraits d’études dynamiques après l’amélioration du contraste sont corrélés avec les processus physiologiques et moléculaires qui peuvent être observés dans l’angiogenèse tumorale. Ces biomarqueurs peuvent être utilisés pour évaluer la caractérisation et le stade du cancer, ce qui permet la stratification des risques chez les patients atteints de cancer. Ce projet créera un système novateur pour une analyse complète du DCE. L’objectif du projet est d’accroître l’efficacité diagnostique de l’imagerie dynamique après l’amélioration du contraste en oncologie personnalisée par extraction de biomarqueurs nouveaux et améliorés. Le système permettra une collaboration interactive d’équipes interdisciplinaires d’eskeprts en temps réel à des fins de diagnostic, sera facile à utiliser et s’intégrera aux logiciels existants. Il permettra de réduire les coûts et de fournir des soins médicaux personnalisés, et pourra être utilisé pour l’apprentissage à distance et la coopération entre experts, ce qui attirera de nouveaux utilisateurs dans le système et permettra le développement du domaine de l’imagerie médicale. Le système sera équipé d’algorithmes innovants de segmentation d’images 4D, d’enregistrement d’images, d’apprentissage automatique et d’analyse DCE afin d’améliorer les performances diagnostiques de l’imagerie dynamique. Des algorithmes innovants pour l’analyse avancée des cartes de perfusion permettront l’extraction et l’analyse de nouveaux biomarqueurs, et des outils statistiques avancés permettront d’analyser en profondeur les biomarqueurs extraits. L’objectif du projet est de fournir un produit innovant qui sera mis en œuvre dans la pratique clinique quotidienne afin d’améliorer l’efficacité du diagnostic et du traitement des patients atteints de cancer. (French)
    30 November 2021
    0 references
    Dynamische kontrastverstärkte Bildgebung (DCE) mittels Computertomographie und Magnetresonanztomographie wird eingehend untersucht, um die Bewertung von Tumor und anderen Gewebegefäßen zu ermöglichen. Biomarker, die aus dynamischen Studien nach Kontrastverbesserung extrahiert wurden, haben gezeigt, dass sie mit physiologischen und molekularen Prozessen korreliert sind, die bei Tumorangiogenese beobachtet werden können. Diese Biomarker können verwendet werden, um die Charakterisierung und das Stadium von Krebs zu bewerten, was eine Risikoschichtung bei Krebspatienten ermöglicht. Mit diesem Projekt wird ein innovatives System für eine umfassende DCE-Analyse geschaffen. Ziel des Projekts ist es, die diagnostische Wirksamkeit der dynamischen Bildgebung nach Kontrastverbesserung in der personalisierten Onkologie durch Extraktion neuer und verbesserter Biomarker zu erhöhen. Das System ermöglicht die interaktive Zusammenarbeit von interdisziplinären Teams von Eskeprts in Echtzeit für diagnostische Zwecke, wird einfach zu bedienen und in bestehende Software integriert sein. Sie wird die Kosten senken und eine personalisierte medizinische Versorgung bieten und kann für Fernlernen und die Zusammenarbeit zwischen Experten genutzt werden, die wiederum neue Nutzer für das System anlocken und die Entwicklung des Bereichs der medizinischen Bildgebung ermöglichen. Das System wird mit innovativen 4D-Bildsegmentierungs-, Bildaufzeichnungs-, Machine Learning- und DCE-Analysealgorithmen ausgestattet sein, um die Diagnoseleistung der dynamischen Bildgebung zu verbessern. Innovative Algorithmen für die fortgeschrittene Analyse von Perfusionskarten ermöglichen die Extraktion und Analyse neuer Biomarker, und fortschrittliche statistische Instrumente ermöglichen eine eingehende Analyse extrahierter Biomarker. Ziel des Projekts ist die Bereitstellung eines innovativen Produkts, das in der täglichen klinischen Praxis umgesetzt wird, um die Wirksamkeit der Diagnose und Behandlung von Krebspatienten zu verbessern. (German)
    7 December 2021
    0 references

    Identifiers

    POIR.01.02.00-00-0030/15
    0 references