Sada nástrojů založená na strojovém učení pro pokročilou analýzu difúzní MRI u gliomů mozku

Poskytovatel

Ministerstvo zdravotnictví

Program

Program na podporu zdravotnického aplikovaného výzkumu na léta 2024-2030

Veřejná soutěž

SMZ0202400001

Hlavní účastníci

České vysoké učení technické v Praze / Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky

Druh soutěže

VS - Veřejná soutěž

Číslo smlouvy

NW25J-08-00023

Název projektu anglicky

Machine Learning-based Suite for Advanced Diffusion MRI Analysis of Brain Gliomas

Anotace anglicky

The diagnosis and treatment efficacy monitoring of high-grade gliomas present significant challenges in neuroscience due to the issue of diffuse tumor margins, pseudoprogression and other treatment-related changes. Current imaging techniques often cannot distinguish tumor progression from radiological alterations caused by treatment, affecting patient care. Advanced diffusion imaging methods like Diffusion Kurtosis Imaging, Intravoxel Incoherent Motion, and Restriction Spectrum Imaging have shown potential to overcome these obstacles, but their full potential has not been exploited due to the lack of comprehensive software and large datasets for subsequent machine learning model training. Addressing this need, our proposal aims to assemble a large-scale dataset of 300+ brain tumor patients, with advanced microstructural MR imaging data, supplemented with semi-automatic segmentation of tumor regions and peritumoral brain zones. This data will be used to train machine learning models, including deep learning models, to predict molecular tumor status (e.g. IDH status), grade gliomas accurately, and distinguish pseudoprogression from real tumor progression. The collected data will be available as open access, fostering further innovation. Furthermore, we plan to develop an accessible software suite integrating these advanced diffusion techniques and predictive models, streamlining brain tumor diagnosis and disease monitoring. This tool will eliminate the need for specialized programming skills or intricate pipeline configurations, promoting widespread adoption of these techniques. This proposal represents a significant step forward in improving the diagnostic accuracy of brain tumors, refining patient care, and potentially increasing survival rates. If successful, this project will enhance the ability to separate actual tumor progression from treatment-related changes and to predict tumor properties, leading to improved treatment planning and patient prognosis.

Kategorie VaV

AP - Aplikovaný výzkum

OECD FORD - hlavní obor

30224 - Radiology, nuclear medicine and medical imaging

OECD FORD - vedlejší obor

—

OECD FORD - další vedlejší obor

—

CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)

FP - Ostatní lékařské obory

Zahájení řešení

1. 5. 2025

Ukončení řešení

31. 12. 2028

Poslední stav řešení

Z - Začínající víceletý projekt

Poslední uvolnění podpory

—

Důvěrnost údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Systémové označení dodávky dat

CEP25-MZ0-NW-R

Datum dodání záznamu

2. 4. 2025

Celkové uznané náklady

6 949 tis. Kč

Výše podpory ze státního rozpočtu

6 949 tis. Kč

Ostatní veřejné zdroje financování

0 tis. Kč

Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

0 tis. Kč