Już jutro Instytut Onkologii w Gliwicach oraz Future Processing przedstawią założenia innowacyjnego projektu medycznego ECONIB (Enhancing the diagnostic efficiency of dynamic Contrast-enhanced imaging in personalised Oncology by extracting New and Improved Biomarkers).
Firma Future Processing wspólnie z Instytutem Onkologii w Gliwicach rozpoczęła prace nad przedsięwzięciem typu B+R, którego celem jest zwiększenie skuteczności diagnostycznej tomografii komputerowej oraz rezonansu magnetycznego w spersonalizowanej diagnostyce chorób nowotworowych. System, wykorzystujący zaawansowane algorytmy analizy obrazów medycznych i uczenia maszynowego, ma ułatwić diagnostykę nowotworową. Projekt ten jest współfinansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju.
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. W ramach 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.
Docelowo rozwinięty system 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 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 stworzenie i dostarczenie innowacyjnego produktu, który zostanie wdrożony w codziennej praktyce klinicznej dla poprawienia skuteczności diagnozy i leczenia pacjentów z chorobami nowotworowymi. System ten nie tylko pozwoli na ekstrakcję i analizę nowych oraz ulepszonych biomarkerów, ale także ułatwi analizę dużej liczby obrazów medycznych o różnych modalnościach (pochodzących z różnych ośrodków klinicznych i badawczych). Ekstrakcja i analiza odpowiednich cech z obrazów może pozwolić na lepsze planowanie terapii pacjentów z chorobami nowotworowymi.
