Machine Learning-based Suite for Advanced Diffusion MRI Analysis of Brain Gliomas
Public support
Provider
Ministry of Health
Programme
—
Call for proposals
SMZ0202400001
Main participants
České vysoké učení technické v Praze / Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
NW25J-08-00023
Alternative language
Project name in Czech
Sada nástrojů založená na strojovém učení pro pokročilou analýzu difúzní MRI u gliomů mozku
Annotation in Czech
Diagnostika a sledování efektivity léčby high-grade gliomů představuje v neuroonkologii významnou výzvu vzhledem k problematice definování hranic nádoru, pseudoprogrese a dalších změn souvisejících s léčbou. Současné zobrazovací techniky často nedokáží odlišit progresi nádoru od radiologických změn způsobených léčbou, což ovlivňuje léčbu pacientů. Pokročilé metody difuzního zobrazování, jako je zobrazování kurtózy, Intravoxel Incoherent Motion a Restriction Spectrum Imaging, sice prokázaly schopnost překonat tyto překážky, ale jejich plný potenciál není využíván kvůli nedostatku komplexního softwaru a velkých souborů dat pro následné trénování modelů strojového učení. Cílem našeho návrhu, který tuto otázku řeší, je shromáždit rozsáhlý soubor dat více než 300 pacientů s mozkovými nádory s pokročilými mikrostrukturálními daty z MR zobrazování, doplněný o poloautomatickou segmentaci nádorových oblastí a peritumorálních zón mozku. Tato data budou použita k trénování modelů strojového učení, včetně modelů hlubokého učení, k predikci molekulárního stavu nádoru (např. IDH statu), přesnému hodnocení gliomů a rozlišení pseudoprogrese od skutečné progrese nádoru. Naměřená data budou volně k dispozici pro podporu dalšího výzkumu. Dále plánujeme vyvinout snadno dostupnou softwarovou sadu nástrojů integrující tyto pokročilé difuzní techniky a prediktivní modely, která zefektivní diagnostiku mozkových nádorů a sledování onemocnění. Tento nástroj odstraní potřebu specializovaných programátorských dovedností nebo složitých konfigurací, což podpoří široké přijetí těchto technik. Tento návrh představuje významný krok vpřed při zlepšování přesnosti neinvazivní diagnostiky nádorů mozku, zdokonalování péče o pacienty a potenciálním zvyšování míry přežití, často bez nutnosti biopsie. V případě úspěchu tento projekt zvýší schopnost oddělit skutečnou progresi nádoru od změn souvisejících s léčbou a předpovídat vlastnosti nádoru, což povede ke zlepšení plánování léčby a prognózy pacientů
Scientific branches
R&D category
AP - Applied research
OECD FORD - main branch
30224 - Radiology, nuclear medicine and medical imaging
OECD FORD - secondary branch
—
OECD FORD - another secondary branch
—
CEP - equivalent branches <br>(according to the <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">converter</a>)
FP - Other medical fields
Solution timeline
Realization period - beginning
May 1, 2025
Realization period - end
Dec 31, 2028
Project status
Z - Beginning multi-year project
Latest support payment
—
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP25-MZ0-NW-R
Data delivery date
Apr 2, 2025
Finance
Total approved costs
6,949 thou. CZK
Public financial support
6,949 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK