Advanced Technologies - National Center for Image Guided Therapy (AT-NCIGT)

先进技术 - 国家影像引导治疗中心 (AT-NCIGT)

基本信息

  • 批准号:
    10326345
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 139.14万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-01-06 至 2025-12-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

ABSTRACT: The intersection of healthcare and biomedical research is at an inflection point with the convergence of the digital revolution, advances in imaging, nanotechnology, big data science, and precision or personalized medicine. There is a wealth of meaningful, but complex information that could be extracted from imaging data but is not optimally utilized for patient care. Cancer care exemplifies the current challenges which include early detection, accurate distinction of pre- neoplastic and neoplastic lesions, prediction of tumor aggressiveness, determining infiltrative tumor margins during surgical treatment, tracking tumor evolution/ metastasis pattern, recurrence, and potential acquired resistance to treatments over time. Major strides have been made in the personalization of cancer therapies such as immunotherapy, but the availability of specific, relevant, and timely medical data and information is of critical importance to realizing the full potential of precision medicine. Nowhere is this more acutely evident than during interventions in the operating and procedure rooms. Novel methods of image guidance, data integration, information extraction, and knowledge transfer are needed to enable clinicians to fully leverage the information available, especially before, during and after invasive procedures. We are excited to re-submit a proposal for a new P41 biomedical resource center (BTRC) called Advanced Technologies for NCIGT(AT-NCIGT) with 3 TRDs, 10 new collaborative and 10 new service projects, all of which aim to investigate develop and disseminate new technologies for image guided therapy (IGT). The 3 components are Imaging Cancer Heterogeneity for IGT, Deep Learning for IGT and Intraoperative devices for IGT. These new technologies alone and in combinations will allow for greater understanding of disease state, treatment guidance, integration/navigation and in-vivo monitoring of tissue responses and improve the precision of invasive procedures. Thus the overall goal of this proposal is to investigate, develop and disseminate novel technologies for extracting new tissue characteristics (technology research and development core TRD 1: Imaging cancer heterogeneity; analyze them and make them available through state-of-the-art algorithmic and data curation approaches (Deep Learning TRD 2); and enable precise tissue sampling surgical navigation and in-vivo tissue response through the results of novel Intraoperative devices (Intraoperative devices for IGT: TRD 3). In order to effectively disseminate all this new knowledge we have 10 new collaborative and 10 new service projects and will share these novel tools through our established mechanisms, from current BTRC- National Center for Image Guided Therapy (NCIGT), which continues to be dedicated to the innovating for IGT into interventional radiology, surgery, radiation oncology, and procedure-based medicine.
摘要:医疗保健和生物医学研究的交叉点正处于拐点。 数字革命、成像、纳米技术、大数据科学和技术进步的融合 精准或个性化医疗。有大量有意义但复杂的信息可以 从成像数据中提取,但并未最佳地用于患者护理。癌症护理体现了 当前的挑战包括早期检测、准确区分肿瘤前期和肿瘤 病变、肿瘤侵袭性预测、手术期间确定浸润性肿瘤边缘 治疗、追踪肿瘤演变/转移模式、复发和潜在的获得性耐药 随着时间的推移进行治疗。癌症治疗的个性化已取得重大进展,例如 免疫疗法,但具体、相关和及时的医疗数据和信息的可用性至关重要 对于充分发挥精准医学的潜力至关重要。这是最严重的 比在手术室和手术室进行干预时明显。新颖的图像方法 需要指导、数据集成、信息提取和知识转移来实现 临床医生充分利用现有信息,特别是在侵入性治疗之前、期间和之后 程序。我们很高兴重新提交关于新 P41 生物医学资源中心 (BTRC) 的提案 称为 NCIGT 先进技术 (AT-NCIGT),拥有 3 个 TRD、10 个新协作项和 10 个新项 服务项目,所有这些项目都旨在研究开发和传播图像新技术 引导治疗(IGT)。这 3 个组成部分是 IGT 的癌症异质性成像、深度学习 用于 IGT 和 IGT 术中设备。这些新技术单独或组合将 可以更好地了解疾病状态、治疗指导、整合/导航和体内 监测组织反应并提高侵入性手术的精度。 因此,该提案的总体目标是研究、开发和传播新技术 提取新的组织特征(技术研发核心TRD 1:癌症成像 异质性;分析它们并通过最先进的算法和数据提供它们 管理方法(深度学习 TRD 2);并实现精确的组织采样手术导航和 通过新型术中装置(Intraoperative devices for IGT:TRD 3)。为了有效传播所有这些新知识,我们有 10 个新的协作和 10 个新的服务项目,并将通过我们既定的机制分享这些新颖的工具, 目前的 BTRC-国家影像引导治疗中心 (NCIGT),该中心继续致力于 IGT 在介入放射学、外科手术、放射肿瘤学和基于程序的领域的创新 药品。

项目成果

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