Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Cancro orale e intelligenza artificiale: esame dei dati clinici e di immagini attraverso “Explainable Deep Learning” per la diagnosi precoce del cancro orale |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Oral cancer and artificial intelligence: examine clinical and imaging data through Explainable Deep Learning for early diagnosis of oral cancer |
| Campo principale della ricerca | Medical sciences |
| Sottocampo della ricerca | Medicine |
| Settore Concorsuale | 06 - Scienze mediche |
| S.S.D | MED/28 - MALATTIE ODONTOSTOMATOLOGICHE |
| Descrizione sintetica in italiano | L'obiettivo principale di questo progetto di ricerca è sviluppare un sistema di diagnosi assistita basato su Explainable Deep Neural Networks (E-DDN) per la diagnosi precoce del carcinoma orale a cellule squamose (COCS). Il progetto si basa su tre pilastri: (i) la collaborazione tra centri per raccogliere una serie massiccia di dati annotati sia per le cartelle cliniche che per i dati delle immagini delle lesioni e delle patologie delle mucose orali; (ii) la collaborazione tra team tecnologici universitari per sviluppare e confrontare un'architettura E-DNN di alta qualità per il rilevamento del COCS e per sviluppare una metodologia di gestione standardizzata; (iii) rilasciare pubblicamente il set di dati finale, l'E-DNN e la metodologia di "machine teaching" per promuovere iniziative simili su base nazionale. |
| Descrizione sintetica in inglese | The primary aim of this research project is to develop an Explainable Deep Neural Networks (E-DDN) based computer-aided diagnosis system for early detection of Oral Squamous Cell Carcinoma (OSCC). The project is founded on three pillars: (i) the collaboration between centers to collect a massive annotated data set for both clinical records and imaging data of lesions of the oral mucosa; (ii) the collaboration between university technological teams to develop and compare a high quality E-DNN architecture for OSCC detection, and to develop a standardized management methodology; (iii) to publicly release the final data set, the E-DNN, and the “machine teaching” methodology to foster similar initiatives on a national basis. |
| Data del bando | 11/11/2022 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://www.unifi.it/p9008.html |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Firenze - Dipartimento di Medicina Sperimentale e Clinica |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Firenze |
| Sito web | https://www.unifi.it/ |
| comunicazione@dmsc.unifi.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 19/12/2022 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |