BDAR

Jūsų asmens duomenų valdymas.

Siekdami užtikrinti geriausią Jūsų naršymo patirtį, šioje svetainėje naudojame slapukus (angl. cookies). Naršydami toliau patvirtinsite savo sutikimą naudoti slapukus. Savo sutikimą bet kada galėsite atšaukti pakeisdami interneto naršyklės nustatymus ir ištrindami įrašytus slapukus.

Slapukų politika Privatumo politika

 


Spausdinti

Finansavimas

Kasa on-a-chip: kasos adenokarcinomos intraoperacinės diagnostikos įdiegimas panaudojant kompleksinius dirbtinio intelekto mokymosi modelius

Nr. 01.2.2-LMT-K-718-04-0004

Paraiškos būsena:
Nesudaryta sutartis
Vykdytojas Vilniaus universitetas
Savivaldybė
Priemonė
Prioritetas
Kvietimo kodas 01.2.2-LMT-K-718-04

Gerėjant diagnostikai kasos adenokarcinoma diagnozuojama vis dažniau. Nustatyta, kad tai bus antras pagal dažnumą vėžinis susirgimas daugelyje išsivysčiusių šalių. Pažymėtina, kad kasos adenokarcinoma neturi specifinių simptomų ir ligos diagnozė nustatoma per vėlai ir tik apie 20% visų pacientų, galima pritaikyti operacinį gydymą. Pacientams, kuriems atliekama sėkminga chirurginė rezekcija, 5 m. išgyvenamumas siekia iki 27 %. Pastaruosius dešimtmečius, chirurginis ir medicininis gydymas pažengė stipriai į priekį, bet 5 metų išgyvenamumas po suteikto gydymo turi minimalų proveržį. Yra didelė reikmė gerinti metodus ankstyvai intraoperacinei diagnostikai šiems pacientams. Šiuo metu egzistuojantis intraoperacinis diagnostikos būdas reikalauja daug laiko, resursų, žmogiškųjų sąnaudų.Papildomai intraoperacinio histologinio mėginio interpretacija remiasi patyrusio, nuolatos prieinamo patologo žiniomis. Šiame projekte, planuojame paralelinių laboratorijų darbą atliekant kartu stimuliuotą Raman histologiją (SRH) vaizdinimo metodą ir giliųjų konvoliucinių neuroninių tinklų (CNNs) pritaikymą automatinei intraoperacinei kasos adenokarcinomos diagnostikai realiame. Projekto metu planuojamas SRH mikroskopo vaizdų testavimas ir panaudojimas kasos adenokarcinomai diagnostikai operacinėje bei dirbtinių SRH vaizdinių palyginimas su tradicinės patologijos, radiologijos vertinimais; Neuroninių tinklų apmokymas integruojant patologinius ir radiologinius duomenis esant kasos adenokarcinomai bei kompiuterinė programos kūrimas tumoro klasifikacijai nustatyti, siekiant sukurti žmogaus tikslumą nusakančią kasos adenokarcinomos vaizdų klasifikacija ir diagnozės nustatymą.


Paraiškų informacija

Paraiškos gavimo data: 2020-02-18
Nr. Vertinimo kriterijus Finansavimo statusas Vertinimo balas
1. Tinkamumo vertinimas
2. Naudos ir kokybės vertinimas Ne (2020-05-04)
Paraiškoje nurodyta projekto vertė: 662 064,10 Eur
Prašoma finansavimo suma: 662 064,10 Eur

Sutarties informacija

Projekto išlaidų suma, Eur Finansavimas, Eur Apmokėta išlaidų suma, Eur Išmokėtas finansavimas, Eur
0,00

Susiję įrašai