Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Progetto e sviluppo di un sistema CAD basato sul deep Learning per l'analisi del cancro al seno in immagini di risonanza magnetica con mezzo di contrasto |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Designing and developing a Deep Learning-based CAD for brest cancer analysis in DCE-MR images |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Computer engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
| Descrizione sintetica in italiano | Lo studio dinamico con mezzo di contrasto in immagini di risonanza magnetica (DCE-MRI) ha dimostrato un grande potenziale nello sceening di donne ad alto rischio per il cancro al seno e nella valutazione degli effetti della terapia. L'esame manuale di DCE-MRI è tuttavia foriero di possibili errori: l'uso di tecniche di pattern recognition ha già permesso di mettere a punto sistemi CAD (semi-automatici).Nell'ambito di tali tecniche, per rimanere aggiornati rispetto allo stato dell'arte, occorre però prendere in considerazione e valutare il contributo dei metodi basati sul Deep learning (DL). Il programma mira quindi a studiare l'effettiva applicabilità degli approcci di DL all'analisi del cancro al seno in DCE-MRI e a progettare e testare un CAD basato su DL. |
| Descrizione sintetica in inglese | Dynamic Contrast Enhanced-Magnetic Resonance Imaging (DCE-MRI) has demonstrated a great potential in the screening of high-risk women for breast cancer and in assessing therapy effects. DCE.MRI manual examination is, however, error prone. Pattern recognition methods prompt the use of semi-automatic or fully automatic CAD systems to facilitate the study of a DCE-MRI and to support the work of radiologists. In order to stay up-to-date with the current state of the art, the contribution of the deep learning methods needs to be considered and evaluated. The program aims to investigate the actual applicability of deep learning approaches to breast cancer analysis in DCE-MRI and, where any clues of success are present, to design and test a deep learning-based CAD. |
| Data del bando | 13/12/2017 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 19367 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://albo ufficiale www.unina.it ; www.dieti.unina.it |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 25768 |
| Valuta | Euro |
| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di ingegneria elettrica e delle tecnologie dell'informazione dell'Università di napoli federico II |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Napoli |
| Codice postale | 80125 |
| Indirizzo | via claudio,21 |
| Sito web | http:// www.dieti.unina.it |
| cugnin@unina.it | |
| Telefono | ++081 7683767 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 05/01/2018 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |