PARADISE
PN-III-P4-PCE-2021-0057
Recunoașterea formelor și detecția anomaliilor în morfologia fetală utilizând Deep learning și învățare statistică

Rezumat
Anomaliile congenitale (AC) reprezintă cauza cea mai des întâlnită de deces fetal, mortalitate și morbiditate infantilă. În fiecare an se nasc 7.9 milioane de copii cu AC. Detectarea precoce a AC facilitează accesul la tratamente vitale. AC poate fi diagnosticat prenatal prin morfologie fetală (MF). Discrepanțele dintre diagnosticul AC pre și postnatal ajung la 29%. O interpretare corectă a MF permite o discuție detaliată cu părinții cu privire la prognostic. Caracteristica centrală a lui PARADISE este dezvoltarea unui sistem inteligent specializat care cuprinde un comitet de metode Deep Learning și învățare statistică, care lucrează împreună într-un mod competitiv/colaborativ pentru a crește performanța MF prin semnalarea AC. Scopul principal este implementarea directă a sistemului în practica medicală, folosind testarea preclinică și validarea clinică. Acest proiect multidisciplinar oferă o integrare unică de abordări, competențe și descoperiri în domenii cheie de interes uman, psihologic, tehnologic și economic, printr-un un sistem inteligent de sănătate, deschizând noi direcții de cercetare. PARADISE creează un mediu care contribuie la îmbunătățirea sistemului medical, industriei farma, comunității științifice, economiei și în cele din urmă fiecărui individ. El va duce la creșterea managementului AC prin stabilirea unui plan detaliat înainte de naștere, și descreșterea morbidității și mortalității infantile.

Prezentare succintă a rezultatelor obținute în cadrul proiectul

Proiectul PARADISE a avut ca scop crearea unui sistem inteligent care să ajute depistarea anomaliilor congenitale din al doilea trimestru de sarcină. Sistemul inteligent ajută medicul obstetrician în ghidarea sondei pentru a obține imagini mai bune, în a stoca imaginile, și a semnala potențiale anomalii fetale. Doctorii cu mai puțin de 2000 de examinări morfologice au o rată de depistare a anomaliilor de 30%, iar cei cu peste 2000 de examinări au o rată de puțin peste 50%. Sistemul ajută doctorii să vizualizeze mai rapid și cu o mai mare acuratețe zonele de interes. Sistemul poate fi aplicat pe filme obținute pe ecografe 2D, ecografe ce se întâlnesc în orice cabinet medical. Astfel, putem aduce experiența celor mai buni doctori în orice cătun, din orice țară.

Timeline

07.06.2021
Competitia a fost lansata
01.07.2021
Proiectul a fost depus
07.07.2021
Competitia a fost inchisa
27.07.2021
Proiectul este declarat eligibil
22.03.2022
Rezultatele preliminarii au fost publicate
02.05.2022
Rezultatele finale au fost publicate
04.05.2022
Proiectul incepe
30.09.2022
Rodica Nagy sustine public teza de doctorat
01.10.2022
Andrei Nascu devine student doctorand
24.11.2022
Renato Ivanescu sustine public teza de doctorat
07.12.2022
Smaranda Belciug primeste Premiul Academiei Romane "Mihai Draganescu"
07.02.2023
Dominic Iliescu este promovat, devenind Profesor.
24.05.2023
Prize Capital Top Performer in Healthcare
03.12.2023
Prize UCV
23.08.2024
Best paper award ITQM
01.09.2024
Prize MedPharma
13.11.2024
Raport final
Descărcați fișierul aici.